Rôle de l’<i>heme regulated inhibitor</i>(HRI) dans la résistance à l’apoptose
Bibliographic record
Abstract
Lors d’un stress, les cellules eucaryotes activent des mécanismes de défense afin de s’adapter aux conditions extrêmes, ce qui leur permet de survivre. Les cellules stressées réduisent aussi leur métabolisme général, entre autres en inhibant la traduction des ARNm, et économisent ainsi l’énergie nécessaire pour réparer les dommages causés par le stress. En conditions de stress, la traduction générale des ARNm est inhibée principalement au niveau de son étape d’initiation. Un des mécanismes clés induisant l’inhibition de l’initiation de la traduction est la phosphorylation du facteur d’initiation de la traduction eIF2α (eukaryotic translation initiation factor 2α) qui implique quatre kinases de stress. L’une de ces kinases, HRI (heme-regulated inhibitor), est activée dans des conditions de déficience en hème, de stress oxydant ou d’inhibition du protéasome, permettant aux cellules de résister au stress et de survivre. L’activation de HRI peut aussi intervenir au niveau des cellules cancéreuses, leur permettant ainsi de développer une résistance aux drogues anticancéreuses. Dans cette revue, nous discutons l’implication de HRI dans la résistance à l’apoptose des cellules normales et cancéreuses.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".