CD133 Protein N-Glycosylation Processing Contributes to Cell Surface Recognition of the Primitive Cell Marker AC133 Epitope
Notice bibliographique
Résumé
The AC133 epitope expressed on the CD133 glycoprotein has been widely used as a cell surface marker of numerous stem cell and cancer stem cell types. It has been recently proposed that posttranslational modification and regulation of CD133 may govern cell surface AC133 recognition. Therefore, we performed a large scale pooled RNA interference (RNAi) screen to identify genes involved in cell surface AC133 expression. Gene hits could be validated at a rate of 70.5% in a secondary assay using an orthogonal RNAi system, demonstrating that our primary RNAi screen served as a powerful genetic screening approach. Within the list of hits from the primary screen, genes involved in N-glycan biosynthesis were significantly enriched as determined by Ingenuity Canonical Pathway analyses. Indeed, inhibiting biosynthesis of the N-glycan precursor using the small molecule tunicamycin or inhibiting its transfer to CD133 by generating N-glycan-deficient CD133 mutants resulted in undetectable cell surface AC133. Among the screen hits involved in N-glycosylation were genes involved in complex N-glycan processing, including the poorly characterized MGAT4C, which we demonstrate to be a positive regulator of cell surface AC133 expression. Our study identifies a set of genes involved in CD133 N-glycosylation as a direct contributing factor to cell surface AC133 recognition and provides biochemical evidence for the function and structure of CD133 N-glycans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».