Allosteric and Biased G Protein-Coupled Receptor Signaling Regulation: Potentials for New Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
G protein-coupled receptors (GPCRs) are seven-transmembrane proteins that participate in many aspects of the endocrine function and are important targets for drug development. They transduce signals mainly, but not exclusively, via hetero-trimeric G proteins, leading to a diversity of intracellular signaling cascades. Ligands binding at the hormone orthosteric sites of receptors have been classified as agonists, antagonists, and/or inverse agonists based on their ability to mainly modulate G protein signaling. Accumulating evidence also indicates that such ligands, alone or in combination with other ones such as those acting outside the orthosteric hormone binding sites (e.g., allosteric modulators), have the ability to selectively engage subsets of signaling responses as compared to the natural endogenous ligands. Such modes of functioning have been variously referred to as "functional selectivity" or "ligand-biased signaling." In this review, we provide an overview of the current knowledge regarding GPCR-biased signaling and their functional regulation with a focus on the evolving concept that receptor domains can also be targeted to allosterically bias signaling, and discuss the usefulness of such modes of regulation for the design of more efficient therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».