Identification of amino acid residues in the ligand binding repeats of LDL receptor important for PCSK9 binding
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) promotes LDL receptor (LDLR) degradation, increasing plasma levels of LDL cholesterol and the risk of cardiovascular disease. We have previously shown that, in addition to the epidermal growth factor precursor homology repeat-A of LDLR, at least three ligand-binding repeats (LRs) of LDLR are required for PCSK9-promoted LDLR degradation. However, how exactly the LRs contribute to PCSK9's action on the receptor is not completely understood. Here, we found that substitution of Asp at position 172 in the linker between the LR4 and LR5 of full-length LDLR with Asn (D172N) reduced PCSK9 binding at pH 7.4 (mimic cell surface), but not at pH 6.0 (mimic endosomal environment). On the other hand, mutation of Asp at position 203 in the LR5 of full-length LDLR to Asn (D203N) significantly reduced PCSK9 binding at both pH 7.4 and pH 6.0. D203N also significantly reduced the ability of LDLR to mediate cellular LDL uptake, whereas D172N had no detectable effect. These findings indicate that amino acid residues in the LRs of LDLR play an important role in PCSK9 binding to the receptor.
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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) | 0,001 | 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 ».