Signaling pathways mediated by tumor necrosis factor α
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor a (TNFα) has been shown to trigger many signaling pathways. Following oligomerization by TNFα, the receptors TNF-RI and TNF-RI1 associate with adapter molecules via specific protein-protein interactions. The subsequent recruitment of downstream molecules to the receptor complex enables propagation of the TNFα signal. l k o cellular responses to TNFα have been well documented, the induction of cell death and the activation of gene transcription for cell survival. TNFα-induced apoptosis involves the activation of caspase cascades, which culminate in the cleavage of specific cellular substrates to effect cell death. TNFα has also been implicated in various caspase-independent cell death processes. Two transcription factors activated by TNFα are nuclear factor KB (NFKB) and activating protein 1 (AP-1). Pathways that promote the activation of these transcription factors involve signaling molecules such as kinases, phospholipases, and sphingomyelinases. In addition to increased survival (anti-apoptotic) gene expression, NFKB and AP-1 also induce the expression of genes involved in inflammation, cell growth, and signal regulation. The past decade has witnessed the identification of numerous signaling intermediates implicated in TNFα cellular responses. This article reviews the molecular mechanisms of TNFα signal transduction. In particular, pathways involved in cell death and transcription factor activation are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».