Conformation- and activation-based BRET sensors differentially report on GPCR–G protein coupling
Notice bibliographique
Résumé
G protein–coupled receptors (GPCRs) regulate cellular signaling processes by coupling to diverse combinations of heterotrimeric G proteins composed of Gα, Gβ, and Gγ subunits. Biosensors based on bioluminescence resonance energy transfer (BRET) have advanced our understanding of GPCR functional selectivity. Some BRET biosensors monitor ligand-induced conformational changes in the receptor or G proteins, whereas others monitor the recruitment of downstream effectors to sites of G protein activation. Here, we compared the ability of conformation-and activation-based BRET biosensors to assess the coupling of various class A and B GPCRs to specific Gα proteins in cultured cells. These GPCRs included serotonin 5-HT 2A and 5-HT 7 receptors, the GLP-1 receptor (GLP-1R), and the M 3 muscarinic receptor. We observed different signaling profiles between the two types of sensors, highlighting how data interpretation could be affected by the nature of the biosensor. We also found that the identity of the Gβγ subunits used in the assay could differentially influence the selectivity of a receptor toward Gα subtypes, emphasizing the importance of the receptor-Gβγ pairing in determining Gα coupling specificity. Last, the addition of epitope tags to the receptor could affect stoichiometry and coupling selectivity and yield artifactual findings. These results highlight the need for careful sensor selection and experimental design when probing GPCR–G protein coupling.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».