Influence of labeling on the glycan affinities and specificities of glycan-binding proteins. A case study involving a C-terminal fragment of human galectin-3
Notice bibliographique
Résumé
Glycan interactions with glycan-binding proteins (GBPs) play essential roles in a wide variety of cellular processes. Currently, the glycan specificities of GBPs are most often inferred from binding data generated using glycan arrays, wherein the GBP is incubated with oligosaccharides immobilized on a glass surface. Detection of glycan-GBP binding is typically fluorescence-based, involving the labeling of the GBP with a fluorophore or with biotin, which binds to fluorophore-labeled streptavidin, or using a fluorophore-labeled antibody that recognizes the GBP. While it is known that covalent labeling of a GBP may influence its binding properties, these effects have not been well studied and are usually overlooked when analyzing glycan array data. In the present study, electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) was used to quantitatively evaluate the impact of GBP labeling on oligosaccharide affinities and specificities. The influence of three common labeling approaches, biotinylation, labeling with a fluorescent dye and introducing an iodination reagent, on the affinities of a series of human milk and blood group oligosaccharides for a C-terminal fragment of human galectin-3 was evaluated. In all cases labeling resulted in a measurable decrease in oligosaccharide affinity, by as much as 90%, and the magnitude of the change was sensitive to the nature of the ligand. These findings demonstrate that GBP labeling may affect both the absolute and relative affinities and, thereby, obscure the true glycan binding properties. These results also serve to illustrate the utility of the direct ESI-MS assay for quantitatively evaluating the effects of protein labeling on ligand binding.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».