MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809145153 · doi:10.1080/19420862.2018.1489633

Antigen recognition by single-domain antibodies: structural latitudes and constraints

2018· review· en· W2809145153 sur OpenAlexafffund
Kevin A. Henry, C. Roger MacKenzie

Notice bibliographique

RevuemAbs · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésParatopeSingle-domain antibodyEpitopeAntibodyAntigenComputational biologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

antibodies. It has been suggested, based on limited evidence, that sdAbs may adopt paratope structures that predispose them to preferential recognition of recessed protein epitopes, but poor or non-recognition of protuberant epitopes and small molecules. Here, we comprehensively surveyed the evidence in support of this hypothesis. We found some support for a global structural difference in the paratope shapes of sdAbs compared with those of conventional antibodies: sdAb paratopes have smaller molecular surface areas and diameters, more commonly have non-canonical CDR1 and CDR2 structures, and have elongated CDR3 length distributions, but have similar amino acid compositions and are no more extended (interatomic distance measured from CDR base to tip) than conventional antibody paratopes. Comparison of X-ray crystal structures of sdAbs and conventional antibodies in complex with cognate antigens showed that sdAbs and conventional antibodies bury similar solvent-exposed surface areas on proteins and form similar types of non-covalent interactions, although these are more concentrated in the compact sdAb paratope. Thus, sdAbs likely have privileged access to distinct antigenic regions on proteins, but only owing to their small molecular size and not to general differences in molecular recognition mechanism. The evidence surrounding the purported inability of sdAbs to bind small molecules was less clear. The available data provide a structural framework for understanding the evolutionary emergence and function of autonomous heavy chain-only antibodies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations111
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemAbsMême sujetMonoclonal and Polyclonal Antibodies ResearchTravaux en français237 207