Belarusian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Molecular Endocrinology 2002-May

Molecular recognition of agonist ligands by RXRs.

Перакладаць артыкулы могуць толькі зарэгістраваныя карыстальнікі
Увайсці / Зарэгістравацца
Спасылка захоўваецца ў буферы абмену
Pascal F Egea
André Mitschler
Dino Moras

Ключавыя словы

Рэферат

The nuclear receptor RXR is an obligate partner in many signal transduction pathways. We report the high-resolution structures of two complexes of the human RXRalpha ligand-binding domain specifically bound to two different and chemically unrelated agonist compounds: docosa hexaenoic acid, a natural derivative of eicosanoic acid, present in mammalian cells and recently identified as a potential endogenous RXR ligand in the mouse brain, and the synthetic ligand BMS 649. In both structures the RXR-ligand-binding domain forms homodimers and exhibits the active conformation previously observed with 9-cis-RA. Analysis of the differences in ligand-protein contacts (predominantly van der Waals forces) and binding cavity geometries and volumes for the several agonist-bound RXR structures clarifies the structural features important for ligand recognition. The L-shaped ligand-binding pocket adapts to the diverse ligands, especially at the level of residue N306, which might thus constitute a new target for drug-design. Despite its highest affinity 9-cis-RA displays the lowest number of ligand-protein contacts. These structural results support the idea that docosa hexaenoic acid and related fatty acids could be natural agonists of RXRs and question the real nature of the endogenous ligand(s) in mammalian cells.

Далучайцеся да нашай
старонкі ў facebook

Самая поўная база дадзеных пра лекавыя травы, падтрыманая навукай

  • Працуе на 55 мовах
  • Лячэнне травой пры падтрымцы навукі
  • Распазнаванне траў па малюнку
  • Інтэрактыўная GPS-карта - пазначце травы па месцы (хутка)
  • Чытайце навуковыя публікацыі, звязаныя з вашым пошукам
  • Шукайце лекавыя зёлкі па іх уздзеянні
  • Арганізуйце свае інтарэсы і будзьце ў курсе навінавых даследаванняў, клінічных выпрабаванняў і патэнтаў

Увядзіце сімптом альбо захворванне і прачытайце пра зёлкі, якія могуць дапамагчы, набярыце траву і паглядзіце хваробы і сімптомы, супраць якіх яна выкарыстоўваецца.
* Уся інфармацыя заснавана на апублікаваных навуковых даследаваннях

Google Play badgeApp Store badge