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Enregistrement W4313217420 · doi:10.1021/acschembio.2c00638

Attenuation of Polysialic Acid Biosynthesis in Cells by the Small Molecule Inhibitor 8-Keto-sialic acid

2022· article· en· W4313217420 sur OpenAlexafffund
Carmanah D. Hunter, Zhizeng Gao, Hongming Chen, Nicole Thompson, Warren W. Wakarchuk, Mark Nitz, Stephen G. Withers, Lisa M. Willis

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Glycomics NetworkCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolysialic acidSialic acidBiochemistryChemistryN-Acetylneuraminic acidGlycanCellSialyltransferaseSecretionGlycoproteinNeural cell adhesion moleculeCell adhesion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sialic acids are key mediators of cell function, particularly with regard to cellular interactions with the surrounding environment. Reagents that modulate the display of specific sialyl glycoforms at the cell surface would be useful biochemical tools and potentially allow for therapeutic intervention in numerous challenging chronic diseases. While multiple strategies are being explored for the control of cell surface sialosides, none that shows high selectivity between sialyltransferases or that targets a specific sialyl glycoform has yet to emerge. Here, we describe a strategy to block the formation of α2,8-linked sialic acid chains (oligo- and polysialic acid) through the use of 8-keto-sialic acid as a chain-terminating metabolic inhibitor that, if incorporated, cannot be elongated. 8-Keto-sialic acid is nontoxic at effective concentrations and serves to block polysialic acid synthesis in cancer cell lines and primary immune cells, with minimal effects on other sialyl glycoforms.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,476

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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