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Enregistrement W4205273857 · doi:10.1126/sciadv.abj9513

O-linked α2,3 sialylation defines stem cell populations in breast cancer

2022· article· en· W4205273857 sur OpenAlexaff
Melanie R. Walker, Hira Lal Goel, Dimpi Mukhopadhyay, Peter Chhoy, Emmet R. Karner, Jennifer L. Clark, Haibo Liu, Rui Li, Lihua Julie Zhu, Shuhui Chen, Lara K. Mahal, Barbara A. Bensing, Arthur M. Mercurio

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Cancer Institute
Mots-clésBreast cancerStem cellComputational biologyCancerCancer stem cellBiologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We pursued the hypothesis that specific glycans can be used to distinguish breast cancer stem cells (CSCs) and influence their function. Comparison of CSCs and non-CSCs from multiple breast cancer models revealed that CSCs are distinguished by expression of α2,3 sialylated core2 O-linked glycans. We identified a lectin, SLBR-N, which binds to O-linked α2,3 sialic acids, that was able to enrich for CSCs in vitro and in vivo. This O-glycan is expressed on CD44 and promotes its interaction with hyaluronic acid, facilitating CD44 signaling and CSC properties. In contrast, FUT3, which contributes to sialyl Lewis X (sLeX) production, is preferentially expressed in the non-CSC population, and it antagonizes CSC function. Collectively, our data indicate that SLBR-N can be more efficient at enriching for CSCs than CD44 itself because its use avoids the issues of CD44 splicing and glycan status. These data also reveal how differential glycosylation influences CSC fate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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