Multivalent DNA-encoded lectins on phage enable detecting compositional glycocalyx differences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selective detection of disease-associated changes in the cellular glycocalyx is a foundation of modern targeted therapies. Detecting minor changes in the density and identity of glycans on the cell surface is a technological challenge exacerbated by lack of 1:1 correspondence between cellular DNA/RNA and glycan structures on cell surface. We demonstrate that multivalent displays of up to 300 lectins on DNA-barcoded M13 phage on a liquid lectin array (LiLA), detects subtle differences in composition and density of glycans on cells ex vivo and in immune cells or organs in animals. For example, constructs displaying 73 copies of diCBM40 lectin per 700×5 nm virion (φ-CBM73) exhibit non-linear ON/OFF-like recognition of sialoglycans on the surface of normal and cancer cells. In contrast, a high-valency φ-CBM290 display, or soluble diCBM40, exhibit canonical progressive scaling in binding with increased epitope density; these constructs cannot amplify the subtle differences detected by φ-CBM73. Similarly, multivalent displays of diCBM40 and Siglec-7 detect differences in the glycocalyx between stem-like and non-stem populations in cancer cells that are not detected with soluble lectins. Multivalent display of lectins on M13 scaffold with protected DNA inside the phage offer non-destructive detection of minor differences in glycocalyx in cells in vitro and in vivo not feasible to currently available technologies.
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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 ».