ProxyPhos sensors for the detection of negatively charged membranes
Notice bibliographique
Résumé
Membrane-embedded negatively charged phospholipids (MENCP) can be used as biomarkers for a range of biological processes, including early detection of apoptosis in animal cells, drug-induced phospholipidosis, and selective detection of bacterial over animal cells. Currently, several technologies for the detection of apoptosis and bacterial cells are based on the recognition of MENCPs, including the AnnexinV stain and PSVue™ probes. As probes, these technologies have limitations, the most significant of which is the need for washing the unbound probe away to achieve optimal signal. In contrast, a turn-on chemosensor selective for MENCP would address this shortcoming, and allow for a more rapid protocol for the detection of apoptosis, bacteria and for other relevant applications. In this work, the aim was to explore whether ProxyPhos chemosensors, previously reported by our group for the detection of proximally phosphorylated peptides and proteins, could be re-purposed for the detection of MENCPs. Six lead ProxyPhos sensors were screened against synthetic vesicles containing biologically relevant negatively charged phospholipids including phosphatidic acid (PA), phosphatidylglycerol (PG), cardiolipin (CL) and phosphatidylserine (PS). Through these screens, ProxyPhos sensors exhibiting high selectivity for the detection of MENCPs over zwitterionic lipids were identified. Particular selectivity was observed for PA and CL. Sensitivity of the lead sensors for MENCPs was suitable for the detection of apoptosis: ProxyPhos detected vesicles containing as little as 2.5% PS and detected camptothecin-induced apoptosis in mammalian cells in flow cytometry experiments. The results suggest that ProxyPhos sensors can be used for the detection of MENCPs in synthetic vesicles and live mammalian cells.
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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 ».