G-protein signaling leverages subunit-dependent membrane affinity to differentially control βγ translocation to intracellular membranes
Notice bibliographique
Résumé
Activation of G-protein heterotrimers by receptors at the plasma membrane stimulates βγ-complex dissociation from the α-subunit and translocation to internal membranes. This intermembrane movement of lipid-modified proteins is a fundamental but poorly understood feature of cell signaling. The differential translocation of G-protein βγ-subunit types provides a valuable experimental model to examine the movement of signaling proteins between membranes in a living cell. We used live cell imaging, mathematical modeling, and in vitro measurements of lipidated fluorescent peptide dissociation from vesicles to determine the mechanistic basis of the intermembrane movement and identify the interactions responsible for differential translocation kinetics in this family of evolutionarily conserved proteins. We found that the reversible translocation is mediated by the limited affinity of the βγ-subunits for membranes. The differential kinetics of the βγ-subunit types are determined by variations among a set of basic and hydrophobic residues in the γ-subunit types. G-protein signaling thus leverages the wide variation in membrane dissociation rates among different γ-subunit types to differentially control βγ-translocation kinetics in response to receptor activation. The conservation of primary structures of γ-subunits across mammalian species suggests that there can be evolutionary selection for primary structures that confer specific membrane-binding affinities and consequent rates of intermembrane movement.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».