Functional expression of opioid receptors and other human GPCRs in yeast engineered to produce human sterols
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The yeast Saccharomyces cerevisiae is a powerful tool for studying G protein-coupled receptors (GPCRs) as they can be functionally coupled to its pheromone response pathway. However, some exogenous GPCRs, including the mu opioid receptor, are non-functional in yeast, which may be due to the presence of the fungal sterol ergosterol instead of the animal sterol cholesterol. We engineered yeast to produce cholesterol and introduced the human mu opioid receptor, creating an opioid biosensor capable of detecting the peptide DAMGO at an EC 50 of 62 nM and the opiate morphine at an EC 50 of 882 nM. Furthermore, introducing mu, delta, and kappa opioid receptors from diverse vertebrates consistently yielded active opioid biosensors that both recapitulated expected agonist binding profiles with EC 50 s as low as 2.5 nM and were inhibited by the antagonist naltrexone. Additionally, clinically relevant human mu opioid receptor alleles, or variants with terminal mutations, resulted in biosensors that largely displayed the expected changes in activity. We also tested mu opioid receptor-based biosensors with systematically adjusted biosynthetic intermediates of cholesterol, enabling us to relate sterol profiles with biosensor sensitivity. Finally, cholesterol-producing and sterol intermediate biosensor backgrounds were applied to other human GPCRs, resulting in SSTR5, 5-HTR4, FPR1 and NPY1R signaling with varying degrees of cholesterol dependence. Our sterol-optimized platform will be a valuable tool in generating human GPCR-based biosensors, aiding in ongoing receptor deorphanization efforts, and providing a framework for high-throughput screening of receptors and effectors.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».