Differential Regulation of Endosomal GPCR/β-Arrestin Complexes and Trafficking by MAPK
Notice bibliographique
Résumé
β-Arrestins are signaling adaptors that bind to agonist-occupied G protein-coupled receptors (GPCRs) and target them for endocytosis; however, the mechanisms regulating receptor/β-arrestin complexes and trafficking in endosomes, remain ill defined. Here we show, in live cells, differential dynamic regulation of endosomal bradykinin B2 receptor (B2R) complexes with either β-arrestin-1 or -2. We find a novel role for MAPK in the B2R/β-arrestin-2 complex formation, receptor trafficking and signaling mediated by an ERK1/2 regulatory motif in the hinge domain of the rat β-arrestin-2 (PET(178)P), but not rat β-arrestin-1 (PER(177)P). While the ERK1/2 regulatory motif is conserved between rat and mouse β-arrestin-2, it is surprisingly not conserved in human β-arrestin-2 (PEK(178)P). However, mutation of lysine 178 to threonine is sufficient to confer MAPK sensitivity to the human β-arrestin-2. Furthermore, substitution for a phosphomimetic residue in both the rat and the human β-arrestin-2 (T/K178D) significantly stabilizes B2R/β-arrestin complexes in endosomes, delays receptor recycling to the plasma membrane and maintains intracellular MAPK signaling. Similarly, the endosomal trafficking of β2-adrenergic, angiotensin II type 1 and vasopressin V2 receptors was altered by the β-arrestin-2 T178D mutant. Our findings unveil a novel subtype specific mode of MAPK-dependent regulation of β-arrestins in intracellular trafficking and signaling of GPCRs, and suggest differential endosomal receptor/β-arrestin-2 signaling roles among species.
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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)
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 tête enseignante, 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 ».