eLife Assessment: Ligand bias underlies differential signaling of multiple FGFs via FGFR1
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism of differential signaling of multiple FGF ligands through a single FGF receptor is poorly understood. Here, we use biophysical tools to quantify multiple aspects of FGFR1 signaling in response to FGF4, FGF8 and FGF9: potency, efficacy, bias, ligand-induced oligomerization and downregulation, and conformation of the active FGFR1 dimers. We find that the three ligands exhibit distinctly different potencies and efficacies for inducing responses in cells. We further discover qualitative differences in the actions of the three FGFs through FGFR1, as FGF8 preferentially activates some of the probed downstream responses (FRS2 phosphorylation and extracellular matrix loss), while FGF4 and FGF9 preferentially activate different probed responses (FGFR1 phosphorylation and cell growth arrest). Thus, FGF8 is a biased ligand, when compared to FGF4 and FGF9. Förster resonance energy transfer experiments reveal a correlation between biased signaling and the conformation of the FGFR1 transmembrane domain dimer. Our findings expand the mechanistic understanding of FGF signaling during development and bring the poorly understood concept of receptor tyrosine kinase ligand bias into the spotlight.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,023 |
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 ».