High-Throughput Quantitation of Metabolically Labeled Anionic Glycoconjugates by Scintillation Proximity Assay Utilizing Binding to Cationic Dyes
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, quantitative methods suited to a large number of samples are required for studies into the determination of disease etiology and in the evaluation of drugs and biological agents. This chapter describes an assay for anionic glycoconjugates (GCs), including glycosaminoglycans, which are major gene products of chondrocytes appearing in the extracellular matrix. The assay utilizes the electrostatic interaction between negatively charged sulfate and carboxyl groups of anionic GCs synthesized and secreted by chondrocytes with the cationic dye Alcian blue, immobilized to scintillant-coated 96-well plates. Metabolic labeling with D-[1, 6-3H (N)]-glucosamine allows all anionic GCs, including cartilage-specific and hyperglycosylated variants of fibronectin, to be quantitated. If Na235SO4 is used for the metabolic labeling instead, only glycosaminoglycans and proteoglycans will be quantitated. The samples are counted using a multi-detector instrument for scintillation proximity assays, such as the Wallac 1450 Microbeta Trilux, designed for detection of samples in 96-well plates and, as such, can be a high-throughput system. The bound anionic GCs can be visualized by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis after quantitation by elution with denaturing buffers. The method can be modified to include predigestion of the sample with a specific lyase, e.g., chondroitinase ABC or testicular hyaluronidase. To separate polyanions from other digested material after ethanol precipitation, the sample can be assayed as described in this chapter for a particular subtype of anionic GC. This assay addresses the need for high-throughput applications in arthritis and other medical and biological problems.
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 ».