High-Throughput Screening of G Protein-Coupled Receptor Antagonists Using a Bioluminescence Resonance Energy Transfer 1-Based β-Arrestin2 Recruitment Assay
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the authors developed HEK293 cell lines that stably coexpressed optimal amounts of beta-arrestin2-Rluc and VENUS fusions of G protein-coupled receptors (GPCRs) belonging to both class A and class B receptors, which include receptors that interact transiently or stably with beta-arrestins. This allowed the use of a bioluminescence resonance energy transfer (BRET) 1- beta-arrestin2 translocation assay to quantify receptor activation or inhibition. One of the developed cell lines coexpressing CCR5-VENUS and beta-arrestin2- Renilla luciferase was then used for high-throughput screening (HTS) for antagonists of the chemokine receptor CCR5, the primary co-receptor for HIV. A total of 26,000 compounds were screened for inhibition of the agonist-promoted beta-arrestin2 recruitment to CCR5, and 12 compounds were found to specifically inhibit the agonist-induced beta-arrestin2 recruitment to CCR5. Three of the potential hits were further tested using other functional assays, and their abilities to inhibit CCR5 agonist-promoted signaling were confirmed. This is the 1st study describing a BRET1-beta-arrestin recruitment assay in stable mammalian cells and its successful application in HTS for GPCRs antagonists.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».