HDX-MS optimized approach to characterize nanobodies as tools for biochemical and structural studies of class IB phosphoinositide 3-kinases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is considerable interest in developing antibodies as modulators of signaling pathways. One of the most important signaling pathways in higher eukaryotes is the phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathway, which plays fundamental roles in growth, metabolism and immunity. The class IB PI3K, PI3K γ , is a heterodimeric complex composed of a catalytic p110 γ subunit bound to a p101 or p84 regulatory subunit. PI3K γ is a critical component in multiple immune signaling processes and is dependent on activation by Ras and GPCRs to mediate its cellular roles. Here we describe the rapid and efficient characterization of multiple PI3K γ single chain camelid nanobodies using hydrogen deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS) for structural and biochemical studies. This allowed us to identify nanobodies that stimulated lipid kinase activity, blocked Ras activation and specifically inhibited p101-mediated GPCR activation. Overall, this reveals novel insight into PI3K γ regulation and identifies sites that may be exploited for therapeutic development. Highlights – HDX-MS rapidly identifies epitopes of camelid single-chain nanobodies raised against Class IB PI3K complexes, p110 γ /p101 and p110 γ /p84 – A nanobody targeting p101 improves local resolution in EM studies with p110 γ /p101 facilitating structural characterization of the complex – Nanobodies that bind at the interfaces with the lipidated activators Ras and G βγ can prevent activation of p110 γ /p101 and p110 γ /p84
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».