A Novel Bioluminescent Biosensor Quantifying Intramolecular Interaction and Levels of Pyroptosis Effector GSDMD
Notice bibliographique
Résumé
Gasdermin D (GSDMD) is a key executor of pyroptosis, a form of inflammation-induced programmed cell death. Recently, GSDMD has been shown to play important roles in the development of various inflammatory-related human diseases including heart failure and cancer, suggesting that it is a promising therapeutic target for these diseases. While extensive studies on GSDMD's role in pyroptosis have been reported, it is challenging to study its function due to the lack of enzymatic activity of GSDMD. In this study, we used the NanoBiT technology to develop a novel GSDMD bioluminescent biosensor (GSDMD-BS) that detects the amount of non-cleaved GSDMD. This sensor allows us to quantify GSDMD's intramolecular interactions, the amounts of uncleaved GSDMD after caspase-1 cleavage, and expression levels in living cells. In vitro experiments using purified GSDMD-BS also confirmed the sensor's accuracy in reporting GSDMD levels and cleavage. Moreover, the potential for in vivo application was demonstrated in a xenograft mouse model. In conclusion, we have developed a GSDMD biosensor that is a valuable tool for real-time monitoring of GSDMD dynamics and pyroptosis. This biosensor will significantly expedite pyroptosis research and can be used for high-throughput screening for drugs targeting GSDMD for the therapy of many inflammation-related diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».