Author Response: Optical tools for visualizing and controlling human GLP-1 receptor activation with high spatiotemporal resolution
Notice bibliographique
Résumé
The glucagon-like peptide-1 receptor (GLP1R) is a broadly expressed target of peptide hormones with essential roles in energy and glucose homeostasis, as well as of the blockbuster weight-loss drugs semaglutide and liraglutide. Despite its large clinical relevance, tools to investigate the precise activation dynamics of this receptor with high spatiotemporal resolution are limited. Here we introduce a novel genetically-encoded sensor based on the engineering of a circularly-permuted green fluorescent protein into the human GLP1R, named GLPLight1. We demonstrate that fluorescence signal from GLPLight1 accurately reports the expected receptor conformational activation in response to pharmacological ligands with high sensitivity (max ΔF/F0 = 528%) and temporal resolution (τON = 4.7 sec). We further demonstrated that GLPLight1 shows comparable responses to GLP-1 derivatives as observed for the native receptor. Using GLPLight1, we established an all-optical assay to characterize a novel photocaged GLP-1 derivative (photo-GLP1) and to demonstrate optical control of GLP1R activation. Thus, the new all-optical toolkit introduced here enhances our ability to study GLP1R activation with high spatiotemporal resolution.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,062 |
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 ».