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Enregistrement W4396650172 · doi:10.1016/j.cbpa.2024.102456

Recent advances in photoaffinity labeling strategies to capture Glycan–Protein interactions

2024· article· en· W4396650172 sur OpenAlexafffund
Jonathan L. Babulic, Fabiola V. De León González, Chantelle J. Capicciotti

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Chemical Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationBanting Research Foundation
Mots-clésGlycanPhotoaffinity labelingChemistryComputational biologyBiochemistryCombinatorial chemistryBiologyBinding siteGlycoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycans decorate all cells and are critical mediators of cellular processes through recognition by glycan-binding proteins (GBPs). While targeting glycan-protein interactions has great therapeutic potential, these interactions are challenging to study as they are generally transient and exhibit low binding affinities. Glycan-based photo-crosslinkable probes have enabled covalent capture and identification of unknown GBP receptors and glycoconjugate ligands. Here, we review recent progress in photo-crosslinking approaches targeting glycan-mediated interactions. We discuss two prominent emerging strategies: 1) development of photo-crosslinkable oligosaccharide ligands to identify GBP receptors; and 2) cell-surface glyco-engineering to identify glycoconjugate ligands of GBPs. Overall, photoaffinity labeling affords valuable insights into complex glycan-protein networks and is poised to help elucidate the glycan-protein interactome, providing novel targets for therapeutic intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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