Integrating the GPCR transactivation‐dependent and biased signalling paradigms in the context of PAR1 signalling
Notice bibliographique
Résumé
Classically, receptor-mediated signalling was conceived as a linear process involving one agonist, a variety of potential targets within a receptor family (e.g. α- and β-adrenoceptors) and a second messenger (e.g. cAMP)-triggered response. If distinct responses were stimulated by the same receptor in different tissues (e.g. lipolysis in adipocytes vs. increased beating rate in the heart caused by adrenaline), the differences were attributed to different second messenger targets in the different tissues. It is now realized that an individual receptor can couple to multiple effectors (different G proteins and different β-arrestins), even in the same cell, to drive very distinct responses. Furthermore, tailored agonists can mould the receptor conformation to activate one signal pathway versus another by a process termed 'biased signalling'. Complicating issues further, we now know that activating one receptor can rapidly trigger the local release of agonists for a second receptor via a process termed 'transactivation'. Thus, the end response can represent a cooperative signalling process involving two or more receptors linked by transactivation. This overview, with a focus on the GPCR, protease-activated receptor-1, integrates both of these processes to predict the complex array of responses that can arise when biased receptor signalling also involves the receptor transactivation process. The therapeutic implications of this signalling matrix are also briefly discussed. Linked Articles This article is part of a themed section on Molecular Pharmacology of G Protein-Coupled Receptors. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v173.20/issuetoc.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».