Glyco-Engineering Cell Surfaces by Exo-Enzymatic Installation of GlcNAz and LacNAz Motifs
Notice bibliographique
Résumé
Exo-enzymatic glyco-engineering of cell-surface glycoconjugates enables the selective display of well-defined glyco-motifs bearing bioorthogonal functional groups, which can be used to study glycans and their interactions with glycan-binding proteins. In recent years, strategies to edit cellular glycans by installing monosaccharides and their derivatives using glycosyltransferase enzymes have rapidly expanded. However, analogous methods to introduce chemical reporter-functionalized type 2 LacNAc motifs have not been reported. Herein, we report the chemo-enzymatic synthesis of unnatural UDP-GlcNAc and UDP-GalNAc nucleotide-sugars bearing azide, alkyne, and diazirine functionalities on the C2-acetamido group using the mutant uridylyltransferase AGX1 F383A . The unnatural UDP-GlcNAc derivatives were examined as substrates for the human GlcNAc-transferase B3GNT2, where it was found that modified donors were tolerated for transfer, albeit to a lesser extent than the natural UDP-GlcNAc substrate. When the GlcNAc derivatives were examined as acceptor substrates for the human Gal-transferase B4GalT1, all derivatives were well tolerated and the enzyme could successfully form derivatized LacNAcs. B3GNT2 was also used to exo-enzymatically install GlcNAc and unnatural GlcNAc derivatives on cell-surface glycans. GlcNAc- or GlcNAz-engineered cells were further extended by B4GalT1 and UDP-Gal, producing LacNAc- or LacNAz-engineered cells. Our proof-of-concept glyco-engineering labeling strategy is amenable to different cell types and our work expands the exo-enzymatic glycan editing toolbox to selectively introduce unnatural type 2 LacNAc motifs.
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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 ».