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Enregistrement W2434006333 · doi:10.1021/acs.accounts.6b00164

Twenty Years of Mycobacterial Glycans: Furanosides and Beyond

2016· article· en· W2434006333 sur OpenAlexafffund
Todd L. Lowary

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensAlberta Glycomics CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Glycomics CentreCanada Research ChairsNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésGlycanLipoarabinomannanGlycomeArabinogalactanMycobacterium tuberculosisCell wallFuranoseGlycomicsGlycobiologyChemistryGlycosylationMycobacteriumComputational biologyTuberculosisBiologyBiochemistryMicrobiologyBacteriaRing (chemistry)GlycoproteinGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cell surface (or cell wall) of bacteria is coated with carbohydrate (or glycan) structures that play a number of important roles. These include providing structural integrity, serving as a permeability barrier to extracellular compounds (e.g., drugs) and modulating the immune system of the host. Of interest to this Account is the cell wall structure of mycobacteria. There are a host of different mycobacterial species, some of which cause human disease. The most well-known is Mycobacterium tuberculosis, the causative agent of tuberculosis. The mycobacterial cell wall is characterized by the presence of unusual carbohydrate structures that fulfill the roles described above. However, in many cases, a molecular-level understanding of how mycobacterial cell wall glycans mediate these processes is lacking. Inspired by a seminar he heard as a postdoctoral fellow, the author began his independent research program with a focus on the chemical synthesis of mycobacterial glycans. The goals were not only to develop synthetic approaches to these unique structures but also to provide molecules that could be used to probe their biological function. Initial work addressed the preparation of fragments of two key polysaccharides, arabinogalactan and lipoarabinomannan, which contain large numbers of sugar residues in the furanose (five-membered) ring form. At the time these investigations began, there were few methods reported for the synthesis of oligosaccharides containing furanose rings. Thus, early in the program, a major area of interest was methodology development, particularly for the preparation of 1,2-cis-furanosides. To solve this challenge, a range of conformationally restricted donors have been developed, both in the author's group and others, which provide 1,2-cis-furanosidic linkages with high stereoselectivity. These investigations were followed by application of the developed methods to the synthesis of a range of target molecules containing arabinofuranose and galactofuranose residues. These molecules have now found application in biochemical, immunological, and structural biology investigations, which have shed light on their biosynthesis and how these motifs are recognized by both the innate and adaptive immune systems. More recently, attention has been directed toward the synthesis of another class of immunologically active mycobacterial cell wall glycans, the extractable glycolipids. In this case, efforts have been primarily on phenolic glycolipids, and the compounds synthesized have been used to evaluate their ability to modulate cytokine release. Over the past 20 years, the use of chemical synthesis to provide increasingly complex glycan structures has provided significant benefit to the burgeoning field of mycobacterial glycobiology. Through the efforts of groups from around the globe, access to these compounds is now possible via relatively straightforward methods. As the pool of mycobacterial glycans continues to grow, so too will our understanding of their role in disease, which will undoubtedly lead to new strategies to prevent or treat mycobacterial infections.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations80
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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