Editorial: Glycotherapeutics: Design, synthesis, function and biomedical application of agents emerging from glycochemistry and glycobiology
Notice bibliographique
Résumé
Glycotherapeutics: Design, synthesis, function and biomedical application of agents emerging from glycochemistry and glycobiologyPost-translational glycosylation is a non-template driven process for the addition of carbohydrates, or glycans, to biomolecules such as protein and lipids.It is well recognized that glycosylation impacts many cellular processes including, but not limited to, protein folding, trafficking, receptor binding, signaling, inflammation, and cell-to-cell/matrix adhesion (Varki 2017).Additionally, glycans can be used in the targeting of drugs in diseases such as cancer (Diniz et al., 2022) and lysosomal storage disorders (Do et al., 2019) as well as modulating pharmacokinetics and immunogenicity of therapeutic proteins and antibodies (Liu 2015;Archer et al., 2022;Dammen-Brower et al., 2022).The goal of this Research Topic was to assemble a collection of articles highlighting recent advancements pertaining to diagnostic tools and therapeutics utilizing multidisciplinary approaches in glycobiology and glycochemistry.Collectively, four articles submitted by 21 experts in glycoscience were peer-reviewed and accepted for publication in this Research Topic to emphasize the importance of glycans in human health and disease, in addition to presenting rapidly evolving technologies used in the analysis of carbohydrate-modified molecules and the enzymes that synthesize or degrade them.A review article by Loaeza-Reyes et al. provides a comprehensive overview of protein N-linked and O-linked glycosylation and their implications in cardiovascular function and disease, including an analysis of cardiovascular
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,020 |
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 ».