Bivalent Peptidomimetic Ligands of TrkC Are Biased Agonists and Selectively Induce Neuritogenesis or Potentiate Neurotrophin-3 Trophic Signals
Notice bibliographique
Résumé
This study was initiated to find small molecule ligands that would induce a functional response when docked with neurotrophin Trk receptors. "Minimalist" mimics of beta-turns were designed for this purpose. These mimics are (i) rigid, yet easily folded into turn-like conformations, and (ii) readily accessible from amino acids bearing most of the natural side chains. Gram quantities of 16 of these turn mimics were prepared and then assembled into 152 fluorescein-labeled bivalent peptidomimetics via a solution-phase combinatorial method. Fluorescence-based screening of these molecules using cells transfected with the Trk receptors identified 10 potential ligands of TrkC, the receptor for neurotrophin-3. Analogues of these bivalent peptidomimetics with biotin replacing the fluorescein label were then prepared and tested to confirm that binding was not due to the fluorescein. Several assays were conducted to find the mode of action of these biotinylated compounds. Thus, direct binding, survival and neuritogenic, and biochemical signal transduction assays showed 8 of the original 10 hits were agonistic ligands binding to the ectodomain of TrkC. Remarkably, some peptidomimetics afford discrete signals leading to either cell survival or neuritogenic differentiation. The significance of this work is three-fold. First, we succeeded in finding small, selective, proteolytically stable ligands for the TrkC receptor; there are very few of these in the literature. Second, we show that it is possible to activate distinct and biased signaling pathways with ligands binding at the ectodomain of wild-type receptors. Third, the discovery that some peptidomimetics initiate different modes of cell signaling increases their potential as pharmacological probes and therapeutic leads.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».