Protein‐protein interactions monitored in cells from transgenic mice using bioluminescence resonance energy transfer
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the dynamics of protein-protein interactions in their natural environment remains a challenge. Resonance energy transfer approaches represent a promising avenue to directly probe these interactions in real time. The present study aims at establishing a proof of principle that bioluminescence resonance energy transfer (BRET) can be used to study the regulation of protein-protein interaction in cells from transgenic animals. A transgenic mouse line coexpressing the beta(2)-adrenergic receptor fused to Renilla luciferase (beta(2)AR-Rluc) and beta arrestin-2 fused to a green fluorescent protein (GFP2-beta arr2) was generated. The fusion proteins were found to be functional in the transgenic animals and the beta(2)AR-Rluc maintained pharmacological properties, comparable to that of the native receptor. Sufficiently high luminescence signal was generated to allow detection of BRET in testis cells where the beta(2)AR-Rluc transgene was expressed at levels significantly higher than that of the endogenous receptor in this tissue but remain within physiological range when compared with other beta(2)AR-expressing tissues. Stimulation with a beta-adrenergic agonist led to a significant dose- and time-dependent increase in BRET, which reflected ligand-promoted recruitment of beta arr2 to the receptor. Our study demonstrates that BRET can be used to monitor the dynamic regulation of protein-protein interactions in cells derived from transgenic mice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».