Neuropeptide FF (FLFQPQRF-NH2) and its Fragments Bind to α2δ Subunit of Voltage-Gated Calcium Channels
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Gabapentin, a drug for neuropathic pain, exerts its therapeutic effect via inhibition of the a2d subunit of N-type Ca2+ channels. Thus, finding peptides that specifically displace gabapentin from its binding site may lead to the development of new drugs. METHODS: Displacement of bound [3H]-gabapentin in membrane preparations of rat cerebral cortex and of human Cav2.2/β3/α2δ1 expressed in CHO cell line. RESULTS: Neuropeptide FLFQPQRF-NH2 specifically displaced bound [3H]-gabapentin in membrane preparations from rats and CHO cells. Truncation of the C-terminus of FLFQPQRF-NH2 by three amino acid residues to produce FLFQP-NH2 improved the displacement of gabapentin. FLFQP-NH2 displaced bound [3H]-gabapentin with IC50 and Ki values of 2.7 µM and 1.7 µM, respectively. Deletion of two amino acid residues (FQ) in the middle of the FLFQP-NH2 sequence yielded FLP-NH2 that displaced bound [3H]-gabapentin with a lower affinity. IC50 and Ki values were 11.9 µM and 7.8 µM, respectively. Neutral binding cooperativity existed when of FLFQP-NH2, FLP- NH2 and gabapentin when incubated together. FLFQPQRF-NH2 but not FLFQP-NH2 displaced bound [3H]- gabapentin to membrane preparations of human Cav2.2/b3/a2d1 expressed in CHO cells. CONCLUSION: FLFQPQRF-NH2, FLFQP-NH2 and FLP-NH2 displace bound gabapentin in membrane preparations of rat cerebral cortex. Binding cooperativity was detected when GBP/FLFQP-NH2/FLP-NH2 were incubated together. These novel binding sites may provide new approaches to modulate L-type Ca2+ channels.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».