Siglec-6 mediates the uptake of extracellular vesicles through a noncanonical glycolipid binding pocket
Notice bibliographique
Résumé
Immunomodulatory Siglecs are controlled by their glycoprotein and glycolipid ligands. Siglec-glycolipid interactions are often studied outside the context of a lipid bilayer, missing the complex behaviors of glycolipids in a membrane. Through optimizing a liposomal formulation to dissect Siglec-glycolipid interactions, it is shown that Siglec-6 can recognize glycolipids independent of its canonical binding pocket, suggesting that Siglec-6 possesses a secondary binding pocket tailored for recognizing glycolipids in a bilayer. A panel of synthetic neoglycolipids is used to probe the specificity of this glycolipid binding pocket on Siglec-6, leading to the development of a neoglycolipid with higher avidity for Siglec-6 compared to natural glycolipids. This neoglycolipid facilitates the delivery of liposomes to Siglec-6 on human mast cells, memory B-cells and placental syncytiotrophoblasts. A physiological relevance for glycolipid recognition by Siglec-6 is revealed for the binding and internalization of extracellular vesicles. These results demonstrate a unique and physiologically relevant ability of Siglec-6 to recognize glycolipids in a membrane.
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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 ».