Characterization of the role of EGF-A of low density lipoprotein receptor in PCSK9 binding
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin kexin-like 9 (PCSK9) promotes the degradation of low density lipoprotein receptor (LDLR) and plays an important role in regulating plasma LDL-cholesterol levels. We have shown that the epidermal growth factor precursor homology domain A (EGF-A) of the LDLR is critical for PCSK9 binding at the cell surface (pH 7.4). Here, we further characterized the role of EGF-A in binding of PCSK9 to the LDLR. We found that PCSK9 efficiently bound to the LDLR but not to other LDLR family members. Replacement of EGF-A in the very low density lipoprotein receptor (VLDLR) with EGF-A of the LDLR promoted the degradation of the mutant VLDLR induced by PCSK9. Furthermore, we found that PCSK9 bound to recombinant EGF-A in a pH-dependent manner with stronger binding at pH 6.0. We also identified amino acid residues in EGF-A of the LDLR important for PCSK9 binding. Mutations G293H, D299V, L318D, and L318H reduced PCSK9 binding to the LDLR at neutral pH without effect at pH 6.0, while mutations R329P and E332G reduced PCSK9 binding at both pH values. Thus, our findings reveal that EGF-A of the LDLR is critical for PCSK9 binding at the cell surface (neutral pH) and at the acidic endosomal environment (pH 6.0), but different determinants contribute to efficient PCSK9 binding in different pH environments.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».