High-Throughput Label- and Immobilization-Free Screening of Human Milk Oligosaccharides Against Lectins
Notice bibliographique
Résumé
The intense interest in the mechanisms responsible for the beneficial effects of breast-feeding on infant health has created a significant need for analytical methods capable of rapidly identifying interactions between human milk oligosaccharides (HMOs) and their protein receptors. Currently, there are no established, high-throughput assays for the screening libraries of free (unmodified) HMOs against lectins. The present work describes a rapid and label- and immobilization-free assay, based on catch-and-release electrospray ionization mass spectrometry (CaR-ESI-MS), capable of simultaneously screening mixtures of free HMOs of known concentration for binding to lectins in vitro . Ligand identification relies on the molecular weights (MWs), ion mobility separation arrival times, and collision-induced dissociation fingerprints of HMO anions released from the target protein in the gas phase. To establish the reliability of the assay, a library of 31 free HMOs, ranging in size from tri- to octasaccharide, was screened against three human galectin (hGal) proteins (a stable mutant of hGal1 (hGal-1), a C-terminal fragment of hGal-3 (hGal-3C) and hGal-7), with known HMO affinities. When implemented using an equimolar concentration library, the CaR-ESI-MS assay identified 100% of ligands with affinities >500 M –1 and ≥93% of all HMO ligands (hGal-1–31 of 31 ligands; hGal-3C–25 of 25; hGal-7–28 of 30); no false positives were detected. The assay also successfully identified the majority of the highest affinity HMO ligands (or isomer sets that contain the highest affinity ligands) in the library for each of the three hGal. Notably, for each lectin, CaR-ESI-MS screening required <1 h to complete and consumed <5 ng of each HMO and <0.5 μg of protein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».