Different contributions of chemokine N‐terminal features attest to a different ligand binding mode and a bias towards activation of ACKR3/CXCR7 compared with CXCR4 and CXCR3
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Chemokines and their receptors form an intricate interaction and signalling network that plays critical roles in various physiological and pathological cellular processes. The high promiscuity and apparent redundancy of this network makes probing individual chemokine/receptor interactions and functional effects, as well as targeting individual receptor axes for therapeutic applications, challenging. Despite poor sequence identity, the N-terminal regions of chemokines, which play a key role in their activity and selectivity, contain several conserved features. Thus far little is known regarding the molecular basis of their interactions with typical and atypical chemokine receptors or the conservation of their contributions across chemokine-receptor pairs. EXPERIMENTAL APPROACH: We used a broad panel of chemokine variants and modified peptides derived from the N-terminal region of chemokines CXCL12, CXCL11 and vCCL2, to compare the contributions of various features to binding and activation of their shared receptors, the two typical, canonical G protein-signalling receptors, CXCR4 and CXCR3, as well as the atypical scavenger receptor CXCR7/ACKR3, which shows exclusively arrestin-dependent activity. KEY RESULTS: We provide molecular insights into the plasticity of the ligand-binding pockets of these receptors, their chemokine binding modes and their activation mechanisms. Although the chemokine N-terminal region is a critical determinant, neither the most proximal residues nor the N-loop are essential for binding and activation of ACKR3, as distinct from binding and activation of CXCR4 and CXCR3. CONCLUSION AND IMPLICATIONS: These results suggest a different interaction mechanism between this atypical receptor and its ligands and illustrate its strong propensity to activation.
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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) | 0,002 | 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 ».