N-Glycosylation influences human corticosteroid-binding globulin measurements
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Discrepancies in ELISA measurements of human corticosteroid-binding globulin (CBG) using detection monoclonal antibodies that recognize an epitope (9G12) within its reactive center loop (RCL), versus an epitope (12G2) in a different location, have suggested that CBG with a proteolytically cleaved RCL exists in blood samples. We have previously been unable to verify this biochemically, and sought to determine if N-glycosylation differences account for discrepancies in ELISA measurements of CBG. METHODS AND SUBJECTS: Molecular biological, biochemical and glycopeptide analyses were used to examine how N-glycosylation at specific sites, including at N347 within the RCL, affect CBG ELISA or steroid-binding capacity assay (BCA) measurements. Plasma from patients with congenital disorders of glycosylation (CDG) was also examined in these assays as examples of N-glycosylation defects. RESULTS: We demonstrate that an N-glycan at N347 within the CBG RCL limits the 9G12 antibody from recognizing its epitope, whereas the 12G2 antibody reactivity is unaffected, thereby contributing to discrepancies in ELISA measurements using these two antibodies. Qualitative differences in N-glycosylation at N238 also negatively affect the steroid-binding of CBG in the absence of an N-glycan at N347 caused by a T349A substitution. Desialylation increased both ELISA measurements relative to BCA values. Similarly, plasma CBG levels in both ELISAs were much higher than BCA values in several CDG patients. CONCLUSIONS: Plasma CBG measurements are influenced by variations in N-glycosylation. This is important given the increasing number of CDG defects identified recently and because N-glycosylation abnormalities are common in patients with metabolic and liver diseases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».