ペプチドホルモン

Multi tool useペプチドホルモン (peptide hormone) またはペプチド型ホルモンは、血流へ分泌され、内分泌機能を持っているペプチド類である。他のタンパク質のように、細胞の核内のDNAの鋳型から作られるmRNAの鋳型によって、ペプチドホルモンはアミノ酸を組み合わせて作られる。次に、ペプチドホルモン先駆体(プレ・プロホルモン)はいくつかの段階で処理され、通常、小胞体では、N末端シグナル配列の取り外しや時に糖鎖付加が行われて、プロホルモンが結果として出来る。
これらのプロホルモンはしばしば活性型の形状へホルモン分子を直接折り畳むことの指示に必要な余計なアミノ酸残基を含んでいるが、ホルモンが折り畳む機能は持っていない。 それが血流に放出される直前に細胞の中の特定のエンドペプチダーゼはプロホルモンを分割して、分子の成熟したホルモン型を生成する。そして、成熟したペプチドホルモンは血液を通し体の細胞のすべてに拡散、それらの標的細胞の表面で固有の受容体と相互作用する。
代表的なペプチドホルモン
- 視床下部・脳下垂体ホルモン
バソプレッシン(抗利尿ホルモン)
- オキシトシン
- 成長ホルモン
膵臓ホルモン
- 消化器系(胃・十二指腸)ホルモン
- 循環器系(心臓)・泌尿器系(腎臓)ほか
心房性ナトリウム利尿ペプチド (ANP)(心房性ナトリウム利尿因子(ANF))
多くの神経伝達物質が、ペプチドホルモンと同様に分泌され、放出される。そして、血液に放出されるとホルモンとして機能することに加え、いくつかのペプチドが神経伝達物質として神経系で使用されている可能性がある。
関連項目
内分泌器:ホルモン(ペプチドホルモン、ステロイドホルモン)
|
---|
視床下部 - 脳下垂体
|
視床下部 | GnRH - TRH - ドーパミン - CRH - GHRH - ソマトスタチン - ORX - MCH - MRH - MIH
| 脳下垂体後葉 | バソプレッシン - オキシトシン
| 脳下垂体中葉 | MSH(インテルメジン)
| 脳下垂体前葉 | 性腺刺激ホルモン - αサブユニット糖タンパク質ホルモン(FSH - LH - TSH) - GH - PRL - POMC(ACTH - エンドルフィン - リポトロピン)
|
| 副腎 |
副腎髄質 | 副腎髄質ホルモン(アドレナリン - ノルアドレナリン - ドパミン)
| 副腎皮質 | 副腎皮質ホルモン( 鉱質コルチコイド - 糖質コルチコイド - アンドロゲン)
|
| 甲状腺 |
甲状腺 | 甲状腺ホルモン(T3 - T4 - カルシトニン)
| 副甲状腺 | パラトルモン
|
| 生殖腺 |
精巣 | テストステロン - AMH - インヒビン
| 卵巣 | エストラジオール - プロゲステロン - インヒビン/アクチビン - リラキシン(妊娠時)
|
| その他の内分泌器 |
膵臓 | グルカゴン - インスリン - ソマトスタチン - 膵ポリペプチド(英語版)
| 松果体 | メラトニン
|
| 内分泌器でない器官 | 胎盤:hCG - HPL - エストロゲン - プロゲステロン - 腎臓:レニン - エリスロポエチン(EPO) - カルシトリオール - プロスタグランジン - 心臓:ANP - BNP - ET - 胃:ガストリン - グレリン - 十二指腸:コレシストキニン - GIP - セクレチン - モチリン - VIP - 回腸:エンテログルカゴン - 脂肪組織:レプチン - アディポネクチン - レジスチン - 胸腺:サイモシン - サイモポイエチン - サイムリン - STF - THF - 肝臓:IGFs(IGF-1 - IGF-2) - 耳下腺:バロチン - 末梢神経系:CGRP - P物質
| 誘導タンパク質 | NGF - BDNF - NT-3
|
|
lkNtweGA
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...