Carbohydrate antigen microarray analysis of serum IgG and IgM antibodies before and after adult porcine islet xenotransplantation in cynomolgus macaques
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the anti-carbohydrate antibody response toward epitopes expressed on porcine cells, tissues, and organs is critical to advancing xenotransplantation toward clinical application. In this study, we determined IgM and IgG antibody specificities and relative concentrations in five cynomolgus monkeys at baseline and at intervals following intraportal xenotransplantation of adult porcine islets. This study utilized a carbohydrate antigen microarray that comprised more than 400 glycoconjugates, including historically reported α-Gal and non-α-Gal carbohydrate antigens with various modifications. The elicited anti-carbohydrate antibody responses were predominantly IgM compared to IgG in 4 out of 5 monkeys. Patterns of elicited antibody responses greater than 1.5 difference (log2 base units; 2.8-fold on a linear scale) from pre-serum to post-serum sampling specific for carbohydrate antigens were heterogeneous and recipient-specific. Increases in the elicited antibody response to α-Gal, Sda, GM2 antigens, or Lexis X antigen were found in individual monkeys. The novel carbohydrate structures Galβ1-4GlcNAcβ1-3Galβ1 and N-linked glycans with Manα1-6(GlcNAcβ1-2Manα1-3)Manβ1-4GlcNAcβ structure were common targets of elicited IgM antibodies. These results provide important insights into the carbohydrate epitopes that elicit antibodies following pig-to-monkey islet xenotransplantation and reveal possible targets for gene editing.
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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 | 0,000 |
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 ».