Super-resolution microscopy compatible fluorescent probes reveal endogenous glucagon-like peptide-1 receptor distribution and dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The glucagon-like peptide-1 receptor (GLP1R) is a class B G protein-coupled receptor (GPCR) involved in metabolism. Presently, its visualization is limited to genetic manipulation, antibody detection or the use of probes that stimulate receptor activation. Herein, we present LUXendin645, a far-red fluorescent GLP1R antagonistic peptide label. LUXendin645 produces intense and specific membrane labeling throughout live and fixed tissue. GLP1R signaling can additionally be evoked when the receptor is allosterically modulated in the presence of LUXendin645. Using LUXendin645 and LUXendin651, we describe islet, brain and hESC-derived β-like cell GLP1R expression patterns, reveal higher-order GLP1R organization including membrane nanodomains, and track single receptor subpopulations. We furthermore show that the LUXendin backbone can be optimized for intravital two-photon imaging by installing a red fluorophore. Thus, our super-resolution compatible labeling probes allow visualization of endogenous GLP1R, and provide insight into class B GPCR distribution and dynamics both in vitro and in vivo.
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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 | 0,001 |
| 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 ».