A versatile soluble siglec scaffold for sensitive and quantitative detection of glycan ligands
Notice bibliographique
Résumé
Sialic acid-binding immunoglobulin-type lectins (Siglecs) are immunomodulatory receptors that are regulated by their glycan ligands. The connections between Siglecs and human disease motivate improved methods to detect Siglec ligands. Here, we describe a new versatile set of Siglec-Fc proteins for glycan ligand detection. Enhanced sensitivity and selectivity are enabled through multimerization and avoiding Fc receptors, respectively. Using these Siglec-Fc proteins, Siglec ligands are systematically profiled on healthy and cancerous cells and tissues, revealing many unique patterns. Additional features enable the production of small, homogenous Siglec fragments and development of a quantitative ligand-binding mass spectrometry assay. Using this assay, the ligand specificities of several Siglecs are clarified. For CD33 (Siglec-3), we demonstrate that it recognizes both α2-3 and α2-6 sialosides in solution and on cells, which has implications for its link to Alzheimer's disease susceptibility. These soluble Siglecs reveal the abundance of their glycan ligands on host cells as self-associated molecular patterns.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».