<scp>GPCR</scp> heterodimers: asymmetries in ligand binding and signalling output offer new targets for drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Dimers of GPCRs have held the imagination of researchers for almost 20 years. However, only recently has their value as potentially novel drug targets been increased significantly, and primarily, in the context of GPCR heterodimers. The view of receptor heterodimers as allosteric machines has transformed the way we understand structural and functional asymmetries inherent in their organization. These asymmetries alter both signalling output and how they might be targeted pharmacologically. The paper in this issue of BJP by Siddiquee and colleagues () highlights our growing understanding of such asymmetries and their implications. They show that heterodimers of the angiotensin II AT1 receptor and the apelin receptor recognize and respond to their respective ligands in distinct ways from the parent receptors expressed alone. Further, they demonstrate asymmetric allosteric effects in the context of the heterodimer that may have significant implications for our understanding of such receptor complexes. LINKED ARTICLE: This article is a commentary on the research paper by Siddiquee et al., pp. 1104-1117 of this issue. To view this paper visit http://dx.doi.org/10.1111/j.1476-5381.2012.02192.x.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».