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Enregistrement W2371954262 · doi:10.3390/molecules21050629

Multivalent Carbohydrate-Lectin Interactions: How Synthetic Chemistry Enables Insights into Nanometric Recognition

2016· review· en· W2371954262 sur OpenAlexafffund
René Roy, Paul V. Murphy, Hans‐Joachim Gabius

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2016
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Regional Development FundScience Foundation IrelandCanadian Glycomics NetworkEuropean Commission
Mots-clésGalectinLectinGlycanGlycoconjugateChemistryComputational biologyGlycobiologyMolecular recognitionNanotechnologyBiochemistryBiologyGlycoproteinMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycan recognition by sugar receptors (lectins) is intimately involved in many aspects of cell physiology. However, the factors explaining the exquisite selectivity of their functional pairing are not yet fully understood. Studies toward this aim will also help appraise the potential for lectin-directed drug design. With the network of adhesion/growth-regulatory galectins as therapeutic targets, the strategy to recruit synthetic chemistry to systematically elucidate structure-activity relationships is outlined, from monovalent compounds to glyco-clusters and glycodendrimers to biomimetic surfaces. The versatility of the synthetic procedures enables to take examining structural and spatial parameters, alone and in combination, to its limits, for example with the aim to produce inhibitors for distinct galectin(s) that exhibit minimal reactivity to other members of this group. Shaping spatial architectures similar to glycoconjugate aggregates, microdomains or vesicles provides attractive tools to disclose the often still hidden significance of nanometric aspects of the different modes of lectin design (sequence divergence at the lectin site, differences of spatial type of lectin-site presentation). Of note, testing the effectors alone or in combination simulating (patho)physiological conditions, is sure to bring about new insights into the cooperation between lectins and the regulation of their activity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations69
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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