Distinct Conformational Dynamics of Three G Protein-Coupled Receptors Measured Using FlAsH-BRET Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies have profiled GPCR conformation using fluorescent biaresenical hairpin binders (FlAsH) as acceptors for BRET or FRET. These conformation-sensitive biosensors allow reporting of movements occurring on the intracellular surface of a receptor to investigate mechanisms of receptor activation and function. Here, we generated eight FlAsH BRET-based biosensors within the sequence of the β2-adrenergic receptor (β2AR) and compared agonist-induced responses to the angiotensin II receptor type I (AT1R) and the prostaglandin F2α receptor (FP). Although all three receptors had FlAsH binding sequences engineered into the third intracellular loops and carboxyl-terminal domain, both the magnitude and kinetics of the BRET responses to ligand were receptor-specific. Biosensors in ICL3 of both the AT1R and FP responded robustly when stimulated with their respective full agonists as opposed to the β2AR where responses in the third intracellular loop were weak and transient when engaged by isoproterenol. C-tail sensors responses were more robust in the β2AR and AT1R but not in FP. Even though GPCRs share the heptahelical topology and are expressed in the same cellular background, different receptors have unique conformational fingerprints.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».