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Enregistrement W2795282787 · doi:10.1101/240903

Visualization of class A GPCR oligomerization by image-based fluorescence fluctuation spectroscopy

2017· preprint· en· W2795282787 sur OpenAlexfundno aff
Ali Işbilir, Jan Møller, Andreas Böck, Ulrike Zabel, Paolo Annibale, Martin J. Lohse

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJulius-Maximilians-Universität WürzburgUniversité Laval
Mots-clésG protein-coupled receptorFluorescence spectroscopyChemistryReceptorBiophysicsComputational biologyFluorescenceBiochemistryBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract G protein-coupled receptors (GPCRs) represent the largest class of cell surface receptors conveying extracellular information into intracellular signals. Many GPCRs have been shown to be able to oligomerize and it is firmly established that Class C GPCRs (e.g. metabotropic glutamate receptors) function as obligate dimers. However, the oligomerization capability of the larger Class A GPCRs (e.g. comprising the β-adrenergic receptors (β-ARs)) is still, despite decades of research, highly debated. Here we assess the oligomerization behavior of three prototypical Class A GPCRs, the β 1 -ARs, β 2 -ARs, and muscarinic M 2 Rs in single, intact cells. We combine two image correlation spectroscopy methods based on molecular brightness, i.e. the analysis of fluorescence fluctuations over space and over time, and thereby provide an assay able to robustly and precisely quantify the degree of oligomerization of GPCRs. In addition, we provide a comparison between two labelling strategies, namely C-terminally-attached fluorescent proteins and N-terminally-attached SNAP-tags, in order to rule out effects arising from potential fluorescent protein-driven oligomerization. The degree of GPCR oligomerization is expressed with respect to a set of previously reported as well as newly established monomeric or dimeric control constructs. Our data reveal that all three prototypical GPRCs studied display, under unstimulated conditions, a prevalently monomeric fingerprint. Only the β 2 -AR shows a slight degree of oligomerization. From a methodological point of view, our study suggests three key aspects. First, the combination of two image correlation spectroscopy methods allows addressing cells transiently expressing high concentrations of membrane receptors, far from the single molecule regime, at a density where the kinetic equilibrium should favor dimers and higher-order oligomers. Second, our methodological approach, allows to selectively target cell membrane regions devoid of artificial oligomerization hot-spots (such as vesicles). Third, our data suggest that the β 1 -AR appears to be a superior monomeric control than the widely used membrane protein CD86. Taken together, we suggest that our combined image correlation spectroscopy method is a powerful approach to assess the oligomerization behavior of GPCRs in intact cells at high expression levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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