Chemically engineering ligand selectivity at the free fatty acid receptor 2 based on pharmacological variation between species orthologs
Notice bibliographique
Résumé
When it is difficult to develop selective ligands within a family of related G‐protein‐coupled receptors (GPCRs), chemically engineered receptors activated solely by synthetic ligands (RASSLs) are useful alternatives for probing receptor function. In the present work, we explored whether a RASSL of the free fatty acid receptor 2 (FFA2) could be developed on the basis of pharmacological variation between species orthologs. For this, bovine FFA2 was characterized, revealing distinct ligand selectivity compared with human FFA2. Homology modeling and mutational analysis demonstrated a single mutation in human FFA2 of C4.57G resulted in a human FFA2 receptor with ligand selectivity similar to the bovine receptor. This was exploited to generate human FFA2‐RASSL by the addition of a second mutation at a known orthosteric ligand interaction site, H6.55Q. The resulting FFA2‐RASSL displayed a >100‐fold loss of activity to endogenous ligands, while responding to the distinct ligand sorbic acid with pEC 50 values for inhibition of cAMP, 5.83 ± 0.11; Ca 2+ mobilization, 4.63 ± 0.05; ERK phosphorylation, 5.61 ± 0.06; and dynamic mass redistribution, 5.35 ± 0.06. This FFA2‐RASSL will be useful in future studies on this receptor and demonstrates that exploitation of pharmacological variation between species orthologs is a powerful method to generate novel chemically engineered GPCRs.—Hudson, B. D., Christiansen, E., Tikhonova, I. G., Grundmann, M., Kostenis, E., Adams, D. R., Ulven, T., Milligan, G. Chemically engineering ligand selectivity at the free fatty acid receptor 2 based on pharmacological variation between species orthologs. FASEB J. 26, 4951–4965 (2012). www.fasebj.org
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 ».