Quantitative affinity measurement of small molecule ligand binding to major histocompatibility complex class-I–related protein 1 MR1
Notice bibliographique
Résumé
The Major Histocompatibility Complex class I–related protein 1 (MR1) presents small molecule metabolites, drugs, and drug-like molecules that are recognized by MR1-reactive T cells. While we have an understanding of how antigens bind to MR1 and upregulate MR1 cell surface expression, a quantitative, cell-free, assessment of MR1 ligand-binding affinity was lacking. Here, we developed a fluorescence polarization–based assay in which fluorescent MR1 ligand was loaded into MR1 protein in vitro and competitively displaced by candidate ligands over a range of concentrations. Using this assay, ligand affinity for MR1 could be differentiated as strong (IC 50 < 1 μM), moderate (1 μM < IC 50 < 100 μM), and weak (IC 50 > 100 μM). We demonstrated a clear correlation between ligand-binding affinity for MR1, the presence of a covalent bond between MR1 and ligand, and the number of salt bridge and hydrogen bonds formed between MR1 and ligand. Using this newly developed fluorescence polarization–based assay to screen for candidate ligands, we identified the dietary molecules vanillin and ethylvanillin as weak bona fide MR1 ligands. Both upregulated MR1 on the surface of C1R.MR1 cells and the crystal structure of a MAIT cell T cell receptor–MR1–ethylvanillin complex revealed that ethylvanillin formed a Schiff base with K43 of MR1 and was buried within the Aʹ-pocket. Collectively, we developed and validated a method to quantitate the binding affinities of ligands for MR1 that will enable an efficient and rapid screening of candidate MR1 ligands.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».