Modeling TRPV-like Receptors in C. elegans: Structural Insights into OSM-9 and OCR-2 Role in Nociception and Vanilloid Ligand Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is one of the most debilitating conditions affecting large sections of the human population worldwide. Novel approaches to treat this condition are needed to provide physicians with alternatives to rising diagnostics and the abuse of opioid-based treatments. Transient receptor potential vanilloid 1 (TRPV1) plays a pivotal role in mediating nociceptive stimuli in mammals. It is activated by vanilloid compounds such as capsaicin, which leads pain relief through receptor desensitization. In this study, we used molecular dynamics to characterize the molecular interactions that mediate previously observed capsaicin-mediated nocifensive responses in Caenorhabditis elegans. Specifically, we modeled homo- and heterotetrameric structures for TRPV1, OSM-9, and OCR-2 using AlphaFold3. We then used flexible receptor docking to find capsaicin binding poses for all the modeled receptors. These poses were further analyzed through molecular dynamics simulations to determine stability, key residues, trajectory, and free energy landscapes. The results indicated that ligand-receptor interactions are dominated by Van der Waals, hydrophobic, and hydrogen bond interactions for all the systems. Remarkably, OSM-9 and OCR-2 shifted towards aromatic and dispersion forces compared to TRPV1 at the expense of hydrogen bonds and polar and electrostatic interactions. Comparison between capsaicin binding modes and contacts between OCR-2 and OSM-9 suggests the former presents more relevant interactions with the ligand, aligning with previous experimental results that favor OCR-2 as the main target of capsaicin in C. elegans. Our findings highlight the structural diversity and overlap between TRPV and OSM-9/OCR-2 channels, and the importance of these channels in antinociceptive mechanisms, which could encourage applications for translational research with potential implications in human health.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».