Turkish
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.

Sadece kayıtlı kullanıcılar makaleleri çevirebilir
Giriş yapmak kayıt olmak
Bağlantı panoya kaydedilir
Pascal F Egea
André Mitschler
Dino Moras

Anahtar kelimeler

Öz

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.

Facebook sayfamıza katılın

Bilim tarafından desteklenen en eksiksiz şifalı otlar veritabanı

  • 55 dilde çalışır
  • Bilim destekli bitkisel kürler
  • Görüntüye göre bitki tanıma
  • Etkileşimli GPS haritası - bölgedeki bitkileri etiketleyin (yakında)
  • Aramanızla ilgili bilimsel yayınları okuyun
  • Şifalı bitkileri etkilerine göre arayın
  • İlgi alanlarınızı düzenleyin ve haber araştırmaları, klinik denemeler ve patentlerle güncel kalın

Bir belirti veya hastalık yazın ve yardımcı olabilecek bitkiler hakkında bilgi edinin, bir bitki yazın ve karşı kullanıldığı hastalıkları ve semptomları görün.
* Tüm bilgiler yayınlanmış bilimsel araştırmalara dayanmaktadır

Google Play badgeApp Store badge