Cholesterol-dependent Separation of the β2-Adrenergic Receptor from Its Partners Determines Signaling Efficacy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Determining the role of lipid raft nanodomains in G protein-coupled receptor signaling remains fraught by the lack of assays directly monitoring rafts in native membranes. We thus combined extensive biochemical and pharmacological approaches to a nanoscale strategy based on bioluminescence resonance energy transfer (BRET) to assess the spatial and functional influence of cholesterol-rich liquid-ordered lipid nanodomains on beta2 adrenergic receptor (beta2AR) signaling. The data revealed that whereas beta2AR did not partition within liquid-ordered lipid phase, a pool of G protein and adenylyl cyclase (AC) were sequestered in these domains. Destabilization of the liquid-ordered phase by cholesterol depletion led to a lateral redistribution of Galphas and AC that favored interactions between the receptor and its signaling partners as assessed by BRET. This resulted in an increased basal and agonist-promoted beta2AR-stimulated cAMP production that was partially dampened as a result of constitutive protein kinase A-dependent phosphorylation and desensitization of the receptor. This restraining influence of nanodomains on beta2AR signaling was further substantiated by showing that liquid-ordered lipid phase stabilization using caveolin overexpression or increasing membrane cholesterol amount led to an inhibition of beta2AR-associated signaling. Given the emerging concept that clustering of receptors and effectors into signaling platforms contributes to the efficacy and selectivity of signal transduction, our results support a model whereby cholesterol-promoted liquid-ordered lipid phase-embedding Gs and AC allows their lateral separation from the receptor, thus restraining the basal activity and controlling responsiveness of beta2AR signaling machinery within larger signaling platforms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle