Site-specific O-glycosylation of members of the low-density lipoprotein receptor superfamily enhances ligand interactions
Notice bibliographique
Résumé
The low-density lipoprotein receptor (LDLR) and related receptors are important for the transport of diverse biomolecules across cell membranes and barriers. Their functions are especially relevant for cholesterol homeostasis and diseases, including neurodegenerative and kidney disorders. Members of the LDLR-related protein family share LDLR class A (LA) repeats providing binding properties for lipoproteins and other biomolecules. We previously demonstrated that short linker regions between these LA repeats contain conserved O -glycan sites. Moreover, we found that O -glycan modifications at these sites are selectively controlled by the GalNAc-transferase isoform, GalNAc-T11. However, the effects of GalNAc-T11–mediated O -glycosylation on LDLR and related receptor localization and function are unknown. Here, we characterized O -glycosylation of LDLR-related proteins and identified conserved O -glycosylation sites in the LA linker regions of VLDLR, LRP1, and LRP2 (Megalin) from both cell lines and rat organs. Using a panel of gene-edited isogenic cell line models, we demonstrate that GalNAc-T11–mediated LDLR and VLDLR O -glycosylation is not required for transport and cell-surface expression and stability of these receptors but markedly enhances LDL and VLDL binding and uptake. Direct ELISA-based binding assays with truncated LDLR constructs revealed that O -glycosylation increased affinity for LDL by ∼5-fold. The molecular basis for this observation is currently unknown, but these findings open up new avenues for exploring the roles of LDLR-related proteins in disease.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».