Neoglycolipids as Glycosphingolipid Surrogates for Protein Binding Studies Using Nanodiscs and Native Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between glycan-binding proteins (GBPs) and glycosphingolipids (GSLs) in the membranes of cells are implicated in a wide variety of normal and pathophysiological processes. Despite the critical biological roles these interactions play, the GSL ligands of most GBPs have not yet been identified. The limited availability of purified GSLs represents a significant challenge to the discovery and characterization of biologically relevant GBP–GSL interactions. The present work investigates the use of neoglycolipids (NGLs) as surrogates for GSLs for catch-and-release-electrospray ionization mass spectrometry (CaR-ESI-MS)-based screening, implemented with nanodiscs, for the discovery of GSL ligands. Three pairs of NGLs based on the blood group type A and B trisaccharides, with three different lipid head groups but all with “ring-closed” monosaccharide residue at the reducing end, were synthesized. The incorporation efficiencies (into nanodiscs) of the NGLs and their affinities for a fragment of family 51 carbohydrate-binding module (CBM) identified an amide-linked 1,3-di- O -hexadecyl-glycerol moiety as the optimal lipid structure. Binding measurements performed on cholera toxin B subunit homopentamer (CTB 5 ) and nanodiscs containing an NGL consisting of the optimal lipid moiety and the GM1 ganglioside pentasaccharide yielded affinities similar, within a factor of 2, to those of native GM1. Finally, nanodiscs containing the optimal A and B trisaccharide NGLs, as well as the corresponding NGLs of lactose, A type 2 tetrasaccharide, and the GM1 and GD2 pentasaccharides were screened against the family 51 CBM, human galectin-7, and CTB 5 to illustrate the potential of NGLs to accelerate the discovery of GSL ligands of GBPs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».