Bivalent ligands promote endosomal trafficking of the dopamine D3 receptor-neurotensin receptor 1 heterodimer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bivalent ligands are composed of two pharmacophores connected by a spacer of variable size. These ligands are able to simultaneously recognize two binding sites, for example in a G protein-coupled receptor heterodimer, resulting in enhanced binding affinity. Taking advantage of previously described heterobivalent dopamine-neurotensin receptor ligands, we demonstrate specific interactions between dopamine D3 (D3R) and neurotensin receptor 1 (NTSR1), two receptors with expression in overlapping brain areas that are associated with neuropsychiatric diseases and addiction. Bivalent ligand binding to D3R-NTSR1 dimers results in picomolar binding affinity and high selectivity compared to the binding to monomeric receptors. Specificity of the ligands for the D3R-NTSR1 receptor pair over D2R-NTSR1 dimers can be achieved by a careful choice of the linker length. Bivalent ligands enhance and stabilize the receptor-receptor interaction leading to NTSR1-controlled internalization of D3R into endosomes via recruitment of β-arrestin, highlighting a potential mechanism for dimer-specific receptor trafficking and signalling.
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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) | 0,002 | 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 ».