Development of an inhibitory TTC7B selective nanobody that blocks EFR3 recruitment of PI4KA
Notice bibliographique
Résumé
Phosphatidylinositol 4 kinase IIIα (PI4KIIIα/PI4KA) is an essential lipid kinase that plays a critical role in regulating plasma membrane (PM) identity. PI4KA is primarily recruited to the PM through the targeted recruitment by the proteins, EFR3A and EFR3B, which bind to the PI4KA accessory proteins, TTC7 (TTC7A/B) and FAM126 (FAM126A/B). Here, we characterized how both EFR3 isoforms interact with all possible TTC7-FAM126 combinations and developed a nanobody that specifically blocked EFR3-mediated PI4KA recruitment in TTC7B-containing complexes. Most EFR3-TTC7-FAM126 combinations show similar binding affinities, with the exception of EFR3A-TTC7B-FAM126A, which binds with a ∼10-fold higher affinity. Moreover, we showed that EFR3B phosphorylation markedly decreased binding to TTC7-FAM126. Using a yeast display approach, we isolated a TTC7B selective nanobody that blocked EFR3 binding. Cryo-EM and hydrogen deuterium exchange mass spectrometry showed an extended interface with both PI4KA and TTC7B that sterically blocks EFR3 binding. The nanobody caused decreased membrane recruitment both on lipid bilayers and in cells, with decreased PM production of phosphatidylinositol 4-phosphate. Collectively, these findings provide new insights into PI4KA regulation and provide a tool for manipulating PI4KA complexes, which may be valuable for therapeutic targeting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».