Multiple Receptor Subtypes for the CGRP Super-Family
Notice bibliographique
Résumé
Molecular evidence for the existence of multiple receptors for CGRP has been rather difficult to obtain. Over 10 years after suggesting the existence of at least two classes (CGRP1 and CGRP2) of CGRP receptors on the basis of pharmacological data[1], molecular data on the CGRP2 receptor subtype are still lacking as well as potent and selective antagonists. The situation is somewhat different for the functional CGRP1 subtype which is likely composed of diverse subunits CRLR, RAMP1 and possibly RCP[2]. Moreover, BIBN 4096BS was recently reported as the first nonpeptide highly potent CGRP1 receptor antagonist[3]. However, in situ hybridization and receptor autoradiographic data have clearly shown the existence of major mismatches (e.g., cerebellum) between the discrete localization of CRLR, RAMP1, and specific CGRP binding sites supporting the existence of CGRP receptor subtypes. Functional studies have also provided evidence in that regard (for a recent review: [4]). Accordingly, additional studies aiming at cloning additional CGRP receptors are certainly warranted. Similarly, recent evidence from various laboratories including ours suggests the existence of more than one class (CRLR and RAMP2) of adrenomedullin receptors at least in the rat brain. In contrast, most evidence suggests the existence of a single class of amylin receptors. In brief, it appears that multiple receptors or receptor complexes do exist for CGRP and related peptides but their composition is apparently unique among the GPCR super-family and additional data are needed to fully establish the molecular organization of each subtype. Supported by CIHR of Canada.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».