Stimulation of Ca<sup>2+</sup>‐ATPase Transport Activity by a Small‐Molecule Drug
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+−ATPase (SERCA) hydrolyzes ATP to transport Ca2+ from the cytoplasm to the sarcoplasmic reticulum (SR) lumen, thereby inducing muscle relaxation. Dysfunctional SERCA has been related to various diseases. The identification of small‐molecule drugs that can activate SERCA may offer a therapeutic approach to treat pathologies connected with SERCA malfunction. Herein, we propose a method to study the mechanism of interaction between SERCA and novel SERCA activators, i. e. CDN1163, using a solid supported membrane (SSM) biosensing approach. Native SR vesicles or reconstituted proteoliposomes containing SERCA were adsorbed on the SSM and activated by ATP concentration jumps. We observed that CDN1163 reversibly interacts with SERCA and enhances ATP‐dependent Ca2+ translocation. The concentration dependence of the CDN1163 effect provided an EC50=6.0±0.3 μM. CDN1163 was shown to act directly on SERCA and to exert its stimulatory effect under physiological Ca2+ concentrations. These results suggest that CDN1163 interaction with SERCA can promote a protein conformational state that favors Ca2+ release into the SR lumen.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».