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Enregistrement W2911088522 · doi:10.1194/jlr.m089193

Identification of amino acid residues in the ligand binding repeats of LDL receptor important for PCSK9 binding

2019· article· en· W2911088522 sur OpenAlexafffund
Shijun Deng, Adekunle Alabi, Hongmei Gu, Ayinuer Adijiang, Shucun Qin, Dawei Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPCSK9LDL receptorKexinProprotein convertaseFamilial hypercholesterolemiaSubtilisinReceptorBiochemistryChemistryBiologyCholesterolLipoproteinEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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