Molecular Insights into O-Linked Sialoglycans Recognition by the Siglec-Like SLBR-N (SLBR<sub>UB10712</sub>) of <i>Streptococcus gordonii</i>
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Streptococcus gordonii is a Gram-positive bacterial species that typically colonizes the human oral cavity, but can also cause local or systemic diseases. Serine-rich repeat (SRR) glycoproteins exposed on the S. gordonii bacterial surface bind to sialylated glycans on human salivary, plasma, and platelet glycoproteins, which may contribute to oral colonization as well as endocardial infections. Despite a conserved overall domain organization of SRR adhesins, the Siglec-like binding regions (SLBRs) are highly variable, affecting the recognition of a wide range of sialoglycans. SLBR-N from the SRR glycoprotein of S. gordonii UB10712 possesses the remarkable ability to recognize complex core 2 O -glycans. We here employed a multidisciplinary approach, including flow cytometry, native mass spectrometry, isothermal titration calorimetry, NMR spectroscopy from both protein and ligand perspectives, and computational methods, to investigate the ligand specificity and binding preferences of SLBR-N when interacting with mono- and disialylated core 2 O -glycans. We determined the means by which SLBR-N preferentially binds branched α2,3-disialylated core 2 O -glycans: a selected conformation of the 3′SLn branch is accommodated into the main binding site, driving the sTa branch to further interact with the protein. At the same time, SLBR-N assumes an open conformation of the CD loop of the glycan-binding pocket, allowing one to accommodate the entire complex core 2 O -glycan. These findings establish the basis for the generation of novel tools for the detection of specific complex O -glycan structures and pave the way for the design and development of potential therapeutics against streptococcal infections.
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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 ».