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Enregistrement W4384561132 · doi:10.26685/urncst.490

Optimizing Lectin Staining Methodology to Assess Glycocalyx Composition of Legionella-Infected Cells

2023· article· en· W4384561132 sur OpenAlexafffund
Sajani Kothari, Rebecca Emily-Sue Heineman, Rene E. Harrison

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLectinConcanavalin AWheat germ agglutininBiologyCD69Flow cytometryBiochemistryGlycoconjugateAgglutininSoybean agglutininMicrobiologyMolecular biologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Legionella is a gram-negative bacterium that replicates intracellularly within macrophages. Legionella utilizes effector proteins to hijack ER-Golgi vesicle trafficking to sustain proliferation in its intracellular niche. Legionella has a considerable influence on O-glycosylation but not N-glycosylation events in the Golgi of infected cells. This research aims to optimize the use of fluorescent lectins, which are proteins that bind carbohydrates, to effectively label host-cell glycocalyx during Legionella infection. Methods: Epifluorescence imaging or flow cytometry were used to optimize the lectin staining methodology. We noted that the most effective conditions for lectin-labeling were when live HeLa cells were incubated with lectins diluted in Hank’s balanced salt solution (HBSS) with 3% Bovine serum albumin (BSA) for 10-30 minutes at 4 °C. Results: Incubating suspended cells with lectins necessitated smaller lectin concentrations, whereas lectin labeling of adherent cells required considerably larger concentrations. Wheat germ agglutinin (WGA) lectin mean fluorescence intensity (MFI) was concentration-dependent, but Concanavalin A (ConA) and Maclura pomifera (MPA) MFIs did not alter substantially with increasing lectin concentrations. Discussion: The optimal lectin concentration required was lectin-specific and based on whether the lectin fluorescence was assessed using flow cytometry or epifluorescence. Furthermore, the use of phosphate-buffered saline (PBS) for lectin dilution, cell permeabilization for intracellular labelling, and incubation of lectins in fixed cells reduced productive labelling of lectins on cell surfaces because it inhibited the lectin's ability to effectively bind the associated carbohydrate structure. Conclusion: Further research using diverse lectins on U937 macrophages is necessary to reach a definitive conclusion on the effect of Legionella on the overall host-cell glycocalyx composition during infection of these relevant immune 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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