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Enregistrement W3168564022 · doi:10.1101/2021.06.01.446614

HDX-MS optimized approach to characterize nanobodies as tools for biochemical and structural studies of class IB phosphoinositide 3-kinases

2021· preprint· en· W3168564022 sur OpenAlexafffund
Manoj Kumar Rathinaswamy, Kaelin D. Fleming, Udit Dalwadi, Els Pardon, Noah J Harris, Calvin K. Yip, Jan Steyaert, John E. Burke

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of ScienceNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVlaamse regeringOregon Health and Science UniversityFonds Wetenschappelijk OnderzoekMichael Smith Health Research BCCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyU.S. Department of Energy
Mots-clésPhosphoinositide 3-kinaseProtein subunitCell biologyPI3K/AKT/mTOR pathwayChemistrySignal transductionPhosphorylationKinaseComputational biologyBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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