A cell-based assay for rapid assessment of ACE2 catalytic function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Angiotensin-converting enzyme II (ACE2) is a monocarboxypeptidase expressed throughout multiple tissues and its catalysis of bioactive peptides regulates the renin-angiotensin system mediating blood pressure homeostasis. ACE2 is implicated in a variety of diseases, including obesity, diabetes, and cardiovascular diseases, and is the obligate entry receptor for SARS-CoV-2 infection. Disease-associated genetic variants of ACE2 are increasingly being identified but are poorly characterized. To aid this problem, we introduce a fluorometric cell-based assay for evaluating surface-expressed ACE2 catalytic activity that preserves the native glycosylation of the host environment and is amenable to high-throughput analysis of ACE2 variants in multi-well plates. We demonstrate sensitivity to detecting catalysis of the key ACE2 substrates, Angiotensin II, Apelin-13, and des-Arg9-bradykinin, and impact of a catalytically-deficient ACE2 variant. Normalizing catalytic measures to surface ACE2 expression accounts for variability in ACE2 variant transfection, surface delivery or stability. This assay provides a convenient and powerful approach for investigating the catalytic characteristics of ACE2 variants involved in cardiovascular peptide cascades and homeostasis of multiple organs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».