Proteína quinase A

Multi tool use
Em biologia celular, proteína quinase A (abreviada na literatura como PKA[nota 1], ) é uma família de enzimas cuja atividade é dependente dos níveis celulares de AMP cíclico (cAMP). PKA é também conhecida como proteína quinase dependente de cAMP (EC 2.7.11.11). Proteína quinase A tem diversas funções na célula, incluindo a regulação de glicogênio, açúcar, e metabolismo de lipídio.
Quadro geral |
Proteína quinase A, mais precisamente conhecida como proteína quinase dependente de 3',5'-monofosfato de adenosina (AMP cíclico) foi descoberta pelos químicos H. Fischer e Edwin G. Krebs em 1968. Eles ganharam o Prêmio Nobel em Fisiologia ou Medicina em 1992 pelo seu trabalho sobre fosforilação e desfosforilação e como se relaciona a atividade da proteína quinase A.[1]
Notas
↑ Não confundir com pKa, o símbolo para a constante de dissociação ácida.
Referências
↑ Knighton, D. R.; Zheng, J. H.; Ten Eyck, L. F.; Xuong, N. H.; Taylor, S. S.; Sowadski, J. M. (26 de julho de 1991). «Structure of a peptide inhibitor bound to the catalytic subunit of cyclic adenosine monophosphate-dependent protein kinase». Science. 253 (5018): 414–420. ISSN 0036-8075. PMID 1862343. doi:10.1126/science.1862343
U,cQ02oMuQC6YE1ocZ81FTfxJ Hz9nmpk
Popular posts from this blog
0
I found a lot of questions abount appendices and ToC. Many users want appendices to be grouped in an Appendix part, however some problems arise with ToC, hyperref, PDF viewer bookmarks, and so on. There are different solutions which require extra packages, command patching and other extra code, however none of them satisfies me. I almost found an easy way to accomplish a good result, where appendices are added to bookmarks in the right way and hyperref links point to the right page. However, the number of the "Appendix" part page is wrong (it's the number of appendix A). Is there any EASY way to fix that? This is a MWE: documentclass{book} usepackage[nottoc,notlot,notlof]{tocbibind} usepackage{hyperref} begin{document} frontmatter tableofcontents mainmatter part{First} chapter{...
1
In the sklearn.model_selection.cross_val_predict page it is stated: Generate cross-validated estimates for each input data point. It is not appropriate to pass these predictions into an evaluation metric. Can someone explain what does it mean? If this gives estimate of Y (y prediction) for every Y (true Y), why can't I calculate metrics such as RMSE or coefficient of determination using these results?
python scikit-learn cross-validation
share | improve this question
edited Nov 28 '18 at 17:52
desertnaut
20.3k 7 43 79
...
.everyoneloves__top-leaderboard:empty,.everyoneloves__mid-leaderboard:empty,.everyoneloves__bot-mid-leaderboard:empty{ height:90px;width:728px;box-sizing:border-box;
}
0
I have written a function using curl to generate the token. I check whether the token exists; if not, then I execute the function, otherwise I skip this function and proceed to next. But I am not sure that it will work if a token is expired. Is there any command to identify the expired token and generates the new one by calling this function? #!/bin/ksh export V_TOKEN="gen_token_${V_DATE}.txt" #### Calling function to generate the token function callPOST { curl -X POST -H 'Content-Type: application/x-www-form-url' -d 'grant_type=password&username=usr01&password=pwd...