On-cell nuclear magnetic resonance spectroscopy to probe cell surface interactions
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy allows the determination of atomic-level information on intermolecular interactions, molecular structure, and molecular dynamics in the cellular environment. This may be broadly divided into studies focused on obtaining detailed molecular information in the intracellular context ("in-cell") or those focused on characterizing molecules or events at the cell surface ("on-cell"). In this review, we outline some key NMR techniques applied for on-cell NMR studies through both solution- and solid-state NMR and survey studies that have used these techniques to uncover key information. In particular, we focus on the application of on-cell NMR spectroscopy to characterize ligand interactions with cell surface membrane proteins such as G-protein coupled receptors (GPCRs) and receptor tyrosine kinases. These techniques allow for quantification of binding affinities, competitive binding assays, delineation of ligands involved in binding, ligand bound-state conformational determination, evaluation of receptor structuring and dynamics, and inference of distance constraints characteristic of the ligand-receptor bound state. Interestingly, it is possible to avoid the barriers of production and purification of membrane proteins while obtaining directly physiologically relevant information through on-cell NMR. We also provide a brief survey of the applicability of on-cell NMR approaches to other classes of cell surface molecules.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 ».