Computational design of orthogonal membrane receptor-effector switches for rewiring signaling pathways
Notice bibliographique
Résumé
Membrane receptors regulate numerous intracellular functions. However, the molecular underpinnings remain poorly understood because most receptors initiate multiple signaling pathways through distinct interaction interfaces that are structurally uncharacterized. We present an integrated computational and experimental approach to model and rationally engineer membrane receptor-intracellular protein systems signaling with novel pathway selectivity. We targeted the dopamine D2 receptor (D2), a G-protein-coupled receptor (GPCR), which primarily signals through Gi, but triggers also the Gq and beta-arrestin pathways. Using this approach, we designed orthogonal D2-Gi complexes, which coupled with high specificity and triggered exclusively the Gi-dependent signaling pathway. We also engineered an orthogonal chimeric D2-Gs/i complex that rewired D2 signaling from a Gi-mediated inhibitory into a Gs-dependent activating pathway. Reinterpreting the evolutionary history of GPCRs in light of the designed proteins, we uncovered an unforeseen hierarchical code of GPCR-G-protein coupling selectivity determinants. The results demonstrate that membrane receptor-cytosolic protein systems can be rationally engineered to regulate mammalian cellular functions. The method should prove useful for creating orthogonal molecular switches that redirect signals at the cell surface for cell-engineering applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».