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Enregistrement W2323943326 · doi:10.1021/ac401306b

Lectin Interactions on Surface-Grafted Glycostructures: Influence of the Spatial Distribution of Carbohydrates on the Binding Kinetics and Rupture Forces

2013· article· en· W2323943326 sur OpenAlexafffund
Kai Yu, A. Louise Creagh, Charles A. Haynes, Jayachandran N. Kizhakkedathu

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemistryReceptor–ligand kineticsGlycocalyxKineticsLectinSurface plasmon resonanceBiophysicsForce spectroscopyGlycopolymerBinding siteCrystallographyMoleculeNanotechnologyBiochemistryPolymerOrganic chemistryNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed quantitative analysis of the binding kinetics and affinity of carbohydrate-lectin binding and correlated them directly with the molecular and structural features of ligands presented at the nanoscale within the glycocalyx mimicking layers on surfaces. The surface plasmon resonance analysis identified that the mode of binding changed from multivalent to monovalent, which resulted in a near 1000-fold change in the equilibrium association constant, by varying the spatial distribution of carbohydrate ligands within the surface-grafted polymer layer. We identified, for the first time, that the manner in which the ligands presented on the surface has great influence on the binding at the first stage of bivalent chelating, not on the binding at the second stage. The rupture forces measured by atomic force microscope force spectroscopy also indicated that the mode of binding between lectin and ligands changed from multiple to single with variation in the ligand presentation. The dependence of lectin binding on the glycopolymer composition and grafting density is directly correlated with the nanoscale presentation of ligands on a surface, which is a determining factor in controlling the clustering and statistical effects contributing to the enhanced binding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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