The directed evolution of ligand specificity in a GPCR and the unequal contributions of efficacy and affinity
Notice bibliographique
Résumé
G protein-coupled receptors (GPCRs) must discriminate between hundreds of related signal molecules. In order to better understand how GPCR specificity can arise from a common promiscuous ancestor, we used laboratory evolution to invert the specificity of the Saccharomyces cerevisiae mating receptor Ste2. This GPCR normally responds weakly to the pheromone of the related species Kluyveromyces lactis, though we previously showed that mutation N216S is sufficient to make this receptor promiscuous. Here, we found that three additional substitutions, A265T, Y266F and P290Q, can act together to confer a novel specificity for K. lactis pheromone. Unlike wild-type Ste2, this new variant does not rely on differences in binding affinity to discriminate against its non-preferred ligand. Instead, the mutation P290Q is critical for suppressing the efficacy of the native pheromone. These two alternative methods of ligand discrimination were mapped to specific amino acid positions on the peptide pheromones. Our work demonstrates that changes in ligand efficacy can drive changes in GPCR specificity, thus obviating the need for extensive binding pocket re-modeling.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».