Measuring carbohydrate recognition profile of lectins on live cells using liquid glycan array (LiGA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glycans constitute a significant fraction of biomolecular diversity on the surface of cells across all the species in all kingdoms of life. As the structure of glycans is not encoded by the DNA of the host organisms, it is impossible to use cutting-edge DNA technology to study the role of cellular glycosylation or to understand how cell-surface glycome is recognized by glycan-binding proteins (GBPs). To address this gap, we recently described a genetically-encoded liquid glycan array (LiGA) platform that allows profiling of glycan:GBP interactions on the surface of live cells in vitro and in vivo using next-generation sequencing (NGS). LiGA is a library of DNA-barcoded bacteriophages coated with 5-1500 copies of a glycan; the DNA barcode inside each bacteriophage encodes the structure and density of the displayed glycans. Deep sequencing of the glycophages associated with live cells yields a glycan-binding profile of GBPs displayed on the surface of such cells. This protocol provides detailed instructions of using LiGA to probe cell surface receptors and includes information on the preparation of glycophages, analysis by MALDI-TOF MS, the assembly of a LiGA library, and its deep-sequencing. Using the protocol detailed in this report, we measure a glycan-binding profile of the immunomodulatory SiglecLJ1, -2, -6, -7, and -9 expressed on the surface of different cell types and uncover previously unknown environment-dependent recognition of glycans by Siglec-receptors on the surface of live cells. Protocols similar to the one described in this report will make it possible to measure the precise glycan-binding profile of any GPBs displayed on the surface of any cell types.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».