SAT-034 Photometry Based Measurement of G Protein-Coupled Receptor-Mediated Signalling
Notice bibliographique
Résumé
Many hormones and neurotransmitters exert their effects by binding to G protein-coupled receptors (GPCRs). These membrane-spanning receptors couple primarily to heterotrimeric G proteins which can act on effector proteins to modulate cellular functions such as membrane excitability, second messenger production or gene expression. GPCRs represent the most druggable targets in the mammalian genome, however individual receptors can often activate multiple signaling pathways, only some of which may mediate therapeutic effects. Much of what is known about the signaling pathways linked to activation of specific GPCRs comes from studies using heterologous cell models, but evidence now suggests that the specific complement of effectors engaged by a given GPCR is dependent on the cellular and tissue context, such that the same receptor may induce different signaling patterns in different cell types. This phenomenon is particularly evident in the central nervous system which contains hundreds of specialized cell populations whose function are regulated by the combined action of hormones, neurotransmitters and neuromodulators, and disruption of select signaling pathways may contribute to disease. To study GPCR mediated signaling in cells of interest in their native context, we have developed a biosensor-based approach that would allow in vivo expression and recording of fluorescent reporters in behaving animals. Our approach uses adeno-associated viruses (AAV) to express genetically encoded sensors in animals using cell-type selective promoters and Cre-recombinase dependent expression. Biosensor responses are recorded in real time from live animals using a fiber-photometry-based FRET recording platform. Our approach allows simultaneous measurement of cell-specific signaling with behavioral or physiological measurements made from live animal subjects. This approach has wide applicability to the study of neuroendocrine cell populations, hormone action in the brain, and to evaluate drug action on target cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 0,004 |
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 ».