Diverse molecular recognition properties of blood group A binding monoclonal antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Information about specificity and affinity is critical for use of carbohydrate-binding antibodies. Herein, we evaluated eight monoclonal antibodies to the blood group A (BG-A) antigen. Antibodies 87-G, 9A, HE-10, HE-24, HE-193, HE-195, T36 and Z2A were profiled on a glycan microarray to assess specificity, relative affinity and the influence of glycan density on recognition. Our studies highlight several noteworthy recognition properties. First, most antibodies bound GalNAcα1-3Gal and the BG-A trisaccharide nearly as well as larger BG-A oligosaccharides. Second, several antibodies only bound the BG-A trisaccharide when displayed on certain glycan chains. These first two points indicate that the carrier glycan chains primarily influence selectivity, rather than binding strength. Third, binding of some antibodies was highly dependent on glycan density, illustrating the importance of glycan presentation for recognition. Fourth, some antibodies recognized the tumor-associated Tn antigen, and one antibody only bound the variant composed of a GalNAc-alpha-linked to a serine residue. Collectively, these results provide new insights into the recognition properties of anti-BG-A antibodies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».