MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138626194 · doi:10.7554/elife.66097

Architecture and structural dynamics of the heteromeric GluK2/K5 kainate receptor

2021· article· en· W3138626194 sur OpenAlexafffund
Nandish Khanra, Patricia M.G.E. Brown, Amanda M. Perozzo, Derek Bowie, Joel R. Meyerson

Notice bibliographique

RevueeLife · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchLeon Levy Foundation
Mots-clésKainate receptorProtein subunitBiophysicsKainic acidStructural biologyIon channelAMPA receptorHomomericChemistryGlutamate receptorReceptorBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kainate receptors (KARs) are L-glutamate-gated ion channels that regulate synaptic transmission and modulate neuronal circuits. KARs have strict assembly rules and primarily function as heteromeric receptors in the brain. A longstanding question is how KAR heteromer subunits organize and coordinate together to fulfill their signature physiological roles. Here we report structures of the GluK2/GluK5 heteromer in apo, antagonist-bound, and desensitized states. The receptor assembles with two copies of each subunit, ligand binding domains arranged as two heterodimers and GluK5 subunits proximal to the channel. Strikingly, during desensitization, GluK2, but not GluK5, subunits undergo major structural rearrangements to facilitate channel closure. We show how the large conformational differences between antagonist-bound and desensitized states are mediated by the linkers connecting the pore helices to the ligand binding domains. This work presents the first KAR heteromer structure, reveals how its subunits are organized, and resolves how the heteromer can accommodate functionally distinct closed channel structures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeLifeMême sujetNeuroscience and Neuropharmacology ResearchTravaux en français237 207