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Enregistrement W2803442159 · doi:10.4052/tigg.1732.1se

Galectins as Adaptors: Linking Glycosylation and Metabolism with Extracellular Cues

2018· article· en· W2803442159 sur OpenAlexaff
Michael Demetriou, Ivan R. Nabi, James W. Dennis

Notice bibliographique

RevueTrends in Glycoscience and Glycotechnology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalectinCell biologyEndocytosisTransmembrane proteinGlycoproteinCell adhesionGlycanBiologyCellChemistryReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galectins interact with N-acetyllactosamine (LacNAc) epitopes in transmembrane glycoproteins at the cell surface in a multivalent manner forming a “lattice.” The term “galectin lattice” was first used to describe the impact of galectin-3 on immune synapse formation, T cell activation and autoimmunity (Demetriou et al. (2001) Nature 409, 733). The galectin lattice displays rapid exchange of binding partners or stochastic-binding, thereby acting as an intermediary between free diffusion of glycoproteins and stable complexes in the membrane. This includes (i) slowing diffusion and loss of receptor and transporters to coated-pit endocytosis and/or caveolin domains, (ii) slowing the integration of transmembrane phosphatases with signaling microdomains and (iii) promoting turnover (i.e., opposing stability) of cell-cell and focal adhesion complexes. The lattice model classifies galectins as adaptors of glycoprotein functions; regulating their localization, trafficking and thereby activity thresholds. The lattice model has been validated in immune regulation, cell adhesion and motility, and glucose homeostasis in mice. Here we review physical attributes of galectins and their N-glycan ligands and apply logical inference, coupled with convergence of biochemical, cell biology and genetic evidence that provide a strong Bayesian probability for greater utility of the lattice model.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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