An Introduction to Molecular Modeling of G-Protein Coupled Receptors
Notice bibliographique
Résumé
G-protein coupled receptors (GPCRs) are the largest single family of signaling molecules in mammals and represent approximately 2-3% of all genes in the human genome. Estimates of the total number of GPCR genes in the human genome range from about 750 to 1000. GPCRs mediate signaling by a wide variety of ligands including amino acids, ions, biogenic amines, peptides, glycoproteins, light, pheromones, and odorants. There are presently only a handful of GPCRs whose structures have been elucidated. Of these, the mGluR1 subtype of metabotropic glutamate receptor (mGluR) and rhodopsin are the most widely used in modeling GPCRs. In the case of mGluR1, the three-dimensional structure of the extracellular ligand binding domain of the molecule has been solved, while the crystallographic data for rhodopsin encompasses the whole protein in the ground state with bound 11-cis-retinal. In this review, we discuss the use of homology modeling to investigate the structures and functions of GPCRs. We illustrate the use of homology modeling with a particular emphasis on ligand and drug binding sites in the Family C subfamily of GPCRs. Keywords: Homology modeling, ligand-receptor interaction, ligand docking, mGluR, Family C GPCRs, cysteine-rich domain, allosteric modulato
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».