Implication des kinases MEK1 et MEK2 dans la maturation du système immunitaire chez la souris
Bibliographic record
Abstract
> La voie de signalisation ERK (extracellular signal-regulated kinase) consiste en une séquence de protéines kinases, RAF/ MEK(MAP/ERK kinase)/ERK, impliquées dans l'activation des kinases ERK1 et ERK2 [1,2].Chez les mammifères, chaque niveau de cette voie implique plus d'une enzyme.Ainsi, trois protéines RAS codées par les gènes paralogues 1 Kras, Hras et Nras peuvent lier et activer les trois protéines kinases RAF codées par les gènes Araf, Braf et Raf1.Les protéines RAF, une fois activées, peuvent phosphoryler et activer les kinases MEK1 et MEK2, codées par les gènes Mek1 et Mek2.MEK1 et MEK2 sont responsables de la phosphorylation des protéines ERK1 et ERK2, codées par les gènes Erk1 et Erk2.MEK1 et MEK2 sont les seules kinases connues capables d'activer ERK1 et ERK2, et elles sont considérées, à ce titre, comme des cibles thérapeutiques prometteuses, puisque la suractivation des kinases ERK est fréquemment observée dans diverses maladies, incluant les cancers et les maladies auto-immunes.La présence de plusieurs paralogues aux différents niveaux de cette voie de signalisation reflète d'ailleurs la complexité du contrôle de son activation dans les différents processus cellulaires où elle est impliquée chez les mammifères.La voie ERK est activée par plusieurs types de récepteurs, dont les récepteurs de l'antigène des lymphocytes B (B-cell receptor, BCR) et des lymphocytes T
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".