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Enregistrement W4286435957 · doi:10.1016/j.bpr.2022.100064

NEU1 and NEU3 enzymes alter CD22 organization on B cells

2022· article· en· W4286435957 sur OpenAlexafffund
Hanh-Thuc Ton Tran, Caishun Li, Radhika Chakraberty, Christopher W. Cairo

Notice bibliographique

RevueBiophysical Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCD22EnzymeCell biologyChemistrySialic acidCellBiochemistryBiologyCD19

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The B cell membrane expresses sialic-acid-binding immunoglobulin-like lectins, also called Siglecs, that are important for modulating immune response. Siglecs have interactions with sialoglycoproteins found on the same membrane (cis-ligands) that result in homotypic and heterotypic receptor clusters. The regulation and organization of these clusters, and their effect on cell activation, is not clearly understood. We investigated the role of human neuraminidase enzymes NEU1 and NEU3 on the clustering of CD22 on B cells using confocal microscopy. We observed that native NEU1 and NEU3 activity influence the cluster size of CD22. Using single-particle tracking, we observed that NEU3 activity increased the lateral mobility of CD22, which was in contrast to the effect of exogenous bacterial NEU enzymes. Moreover, we show that native NEU1 and NEU3 activity influenced cellular Ca2+ levels, supporting a role for these enzymes in regulating B cell activation. Our results establish a role for native NEU activity in modulating CD22 organization and function on B cells.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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