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Enregistrement W2966169626 · doi:10.1371/journal.pone.0218575

Anti-glycan IgM repertoires in newborn human cord blood

2019· article· en· W2966169626 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey C. Gildersleeve

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversity of AlbertaMichigan State University
Mots-clésAntibodyGlycanBiologyImmunologyAntigenCord bloodImmune systemImmunoglobulin MAutoimmunityImmunoglobulin GMolecular biologyGlycoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural antibodies are an innate-like subset of serum antibodies involved in host defense, tumor surveillance, homeostasis, and autoimmunity.Defining the natural antibody repertoire is critical for identifying biomarkers, developing vaccines, controlling and preventing autoimmunity, and understanding the development and organization of the immune system.While natural antibodies to protein antigens have been studied in depth, little is known about natural antibodies to carbohydrate antigens.To address this, we profiled IgM from umbilical cord blood and matched maternal sera on a glycan microarray.Since standard methods to detect maternal contamination in cord serum did not have sufficient sensitivity for our study, we developed a highly sensitive microarray-based assay.Using this method, we found that over 50% of the cord samples had unacceptable levels of maternal contamination.For the cord samples with high purity, anti-glycan IgM antibodies were prevalent and recognized a broad range of non-human and human glycans.Using principal component analysis and hierarchical clustering, cord IgM repertoires showed a high degree of similarity with each other but were distinct from maternal IgM repertoires.Our results demonstrate that many anti-glycan antibodies in human serum are natural antibodies and provide new insights into the development of anti-glycan antibody repertoires. AbbreviationsThe abbreviations used are: BG-A, blood group A; BG-B, blood group B; HSA, human serum albumin.LeX, Lewis X; LeC, Lewis C; SSEA4, stage-specific embryonic antigen 4; SSEA5, stage specific embryonic antigen 5. Monosaccharide residues are abbreviated as follows: Fuc, fucose; Gal, galactose; GalNAc, N-acetyl-galactosamine; Glc, glucose; GlcNAc, N-acetyl-glucosamine; Neu5Ac, N-acetylneuraminic acid.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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