Visualizing the CFTR and ENaC association in living cells
Notice bibliographique
Résumé
The molecular events underlying CFTR‐ENaC coupling, two major transport proteins implicated in pathophysiology of Cystic Fibrosis, is obscure. In an attempt to examine the intermolecular interaction of these proteins we used fluorescence resonance energy transfer (FRET) microscopy. FRET is distance‐dependent imaging approach to measure protein‐protein interactions. To measure FRET we used acceptor bleaching, and monitored the donor's fluorescence lifetime by frequency domain fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM). These FRET measurements were complemented by coimmunoprecipitation experiments. Apparent FRET efficiencies ( E ) averaged ~8% but values as high as ~17% were observed, significant when compared to the negative control and comparable to E reported in other FRET studies. No appreciable FRET signal was observed when ECFP‐ClC1 was co‐transfected with αβ γ‐ENaC (<1%). When CFTR and ENaC subunits were over‐expressed in HEK293T cells, we found that β‐ENaC could be co‐immunoprecipitated with CFTR. Under the same condition, we were unable to co‐immunoprecipitate β‐ENaC with ECFP‐ClC1. Our results place CFTR and ENaC in close proximity to each other, suggestive of direct interaction between these two proteins. Supported by NIH 2RO1‐DK37206‐15, NIH P50 DK53090‐05.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».