Conformation- and activation-based BRET sensors differentially report on GPCR–G protein coupling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle