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Enregistrement W4387687261 · doi:10.7554/elife.88144.3.sa1

eLife Assessment: Ligand bias underlies differential signaling of multiple FGFs via FGFR1

2023· peer-review· en· W4387687261 sur OpenAlexfundno aff
Volker Dötsch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMasarykova UniverzitaGrantová Agentura České RepublikyEuropean CommissionNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésFibroblast growth factor receptor 1Fibroblast growth factorFibroblast growth factor receptorPhosphorylationFGF8Receptor tyrosine kinaseSignal transductionCell biologyAllosteric regulationLigand (biochemistry)FGF9ChemistryBiologyReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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