Affinity-Capture Tandem Mass Spectrometric Characterization of Polyprenyl-Linked Oligosaccharides: Tool to Study Protein N-Glycosylation Pathways
Notice bibliographique
Résumé
N-glycosylation of proteins is recognized as one of the most common post-translational modifications. Until recently it was believed that N-glycosylation occurred exclusively in eukaryotes before the discovery of the general protein glycosylation pathway (Pgl) in Campylobacter jejuni. To date, most techniques to analyze lipid-linked oligosaccharides (LLOs) of these pathways involve the use of radiolabels and chromatographic separation. Technologies capable of characterizing eukaryotic and the newly described bacterial N-glycosylation systems from biologically relevant samples in a quick, accurate, and cost-effective manner are needed. In this paper a new glycomics strategy based on lectin-affinity capture was devised and validated on the C. jejuni N-glycan pathway and the engineered Escherichia coli strains expressing the functional C. jejuni pathway. The lipid-linked oligosaccharide intermediates of the Pgl pathway were then enriched using SBA-agarose affinity-capture and examined by capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS). We demonstrate that this method is capable of detecting low levels of LLOs, the sugars are indeed assembled on undecaprenylpyrophosphate, and structural information for expected and unexpected LLOs can be obtained without further sample manipulation. Furthermore, CE-MS analyses of C. jejuni and the E. coli "glyco-factories" showed striking differences in the assembly and control of N-glycan biosynthesis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».