A novel evolutionarily conserved domain of cell‐adhesion GPCRs mediates autoproteolysis
Notice bibliographique
Résumé
The G protein-coupled receptor (GPCR) Proteolysis Site (GPS) of cell-adhesion GPCRs and polycystic kidney disease (PKD) proteins constitutes a highly conserved autoproteolysis sequence, but its catalytic mechanism remains unknown. Here, we show that unexpectedly the ∼40-residue GPS motif represents an integral part of a much larger ∼320-residue domain that we termed GPCR-Autoproteolysis INducing (GAIN) domain. Crystal structures of GAIN domains from two distantly related cell-adhesion GPCRs revealed a conserved novel fold in which the GPS motif forms five β-strands that are tightly integrated into the overall GAIN domain. The GAIN domain is evolutionarily conserved from tetrahymena to mammals, is the only extracellular domain shared by all human cell-adhesion GPCRs and PKD proteins, and is the locus of multiple human disease mutations. Functionally, the GAIN domain is both necessary and sufficient for autoproteolysis, suggesting an autoproteolytic mechanism whereby the overall GAIN domain fine-tunes the chemical environment in the GPS to catalyse peptide bond hydrolysis. Thus, the GAIN domain embodies a unique, evolutionarily ancient and widespread autoproteolytic fold whose function is likely relevant for GPCR signalling and for multiple human diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».