BODIPY®‐conjugated neuropeptide Y ligands: new fluorescent tools to tag Y1, Y2, Y4 and Y5 receptor subtypes
Notice bibliographique
Résumé
N-terminal labelled fluorescent BODIPY-NPY peptide analogues were tested in Y1, Y2, Y4 and Y5 receptor-binding assays performed in rat brain membrane preparations and HEK293 cells expressing the rat Y1, Y2, Y4 and Y5 receptors. BODIPY TMR/FL-[Leu31, Pro34]NPY/PYY were able to compete for specific [125][Leu31, Pro34]PYY-binding sites with an affinity similar to that observed for the native peptide at the Y1 (Ki=1-6 nM), Y2 (Ki>1000 nM), Y4 (Ki=10 nM) and Y5 (Ki=1-4 nM) receptor subtypes. BODIPY FL-PYY(3-36) was able to compete for specific Y2 (Ki=10 nM) and Y5 (Ki=30 nM) binding sites, but had almost no affinity in Y1 and Y4 assays. BODIPY FL-hPP was able to compete with high affinity (Ki; 1 and 15 nM) only in Y4 and Y5 receptor-binding assays. BODIPY TMR-[cPP(1-7), NPY(19-23), Ala31, Aib32, Gln34]hPP and BODIPY TMR-[hPP(1-17), Ala31, Aib32]NPY were potent competitors only on specific Y5-binding sites (Ki=0.1-0.6 nM). As expected, these fluorescent peptides inhibited forskolin-induced cAMP accumulation, demonstrating that they retained their agonist properties. When tested in confocal microscopy imaging, fluorescent Y1 and Y5 agonists internalized in a time-dependent manner in Y1 and Y5 transfected cells, respectively. These results demonstrate that BODIPY-conjugated NPY analogues retain their selectivity, affinity and agonist properties for the Y1, Y2, Y4 and Y5 receptor subtypes, respectively. Thus, they represent novel tools to study and visualize NPY receptors in living cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».