Molecular basis for LDL receptor recognition by PCSK9
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) posttranslationally regulates hepatic low-density lipoprotein receptors (LDLRs) by binding to LDLRs on the cell surface, leading to their degradation. The binding site of PCSK9 has been localized to the epidermal growth factor-like repeat A (EGF-A) domain of the LDLR. Here, we describe the crystal structure of a complex between PCSK9 and the EGF-A domain of the LDLR. The binding site for the LDLR EGF-A domain resides on the surface of PCSK9's subtilisin-like catalytic domain containing Asp-374, a residue for which a gain-of-function mutation (Asp-374-Tyr) increases the affinity of PCSK9 toward LDLR and increases plasma LDL-cholesterol (LDL-C) levels in humans. The binding surface on PCSK9 is distant from its catalytic site, and the EGF-A domain makes no contact with either the C-terminal domain or the prodomain. Point mutations in PCSK9 that altered key residues contributing to EGF-A binding (Arg-194 and Phe-379) greatly diminished binding to the LDLR's extracellular domain. The structure of PCSK9 in complex with the LDLR EGF-A domain defines potential therapeutic target sites for blocking agents that could interfere with this interaction in vivo, thereby increasing LDLR function and reducing plasma LDL-C levels.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».