Dissecting the abilities of murine Siglecs to interact with gangliosides
Notice bibliographique
Résumé
Siglecs are cell surface receptors whose functions are tied to the binding of their sialoglycan ligands. Recently, we developed an optimized liposome formulation and used it to investigate the binding of human Siglecs (hSiglec) against a panel of gangliosides. Animal models, more specifically murine models, are used to understand human biology; however, species-specific differences can complicate the interpretation of the results. Herein, we used our optimized liposome formulation to dissect the interactions between murine Siglecs (mSiglecs) and gangliosides to assess the appropriateness of mSiglecs as a proxy to better understand the biological roles of hSiglec-ganglioside interactions. Using our optimized liposome formulation, we found that ganglioside binding is generally conserved between mice and humans with mSiglec-1, -E, -F, and -15 binding multiple gangliosides like their human counterparts. However, in contrast to the hSiglecs, we observed little to no binding between the mSiglecs and ganglioside GM1a. Detailed analysis of mSiglec-1 interacting with GM1a and its structural isomer, GM1b, suggests that mSiglec-1 preferentially binds α2-3-linked sialic acids presented from the terminal galactose residue. The ability of mSiglecs to interact or not interact with gangliosides, particularly GM1a, has implications for using mice to study neurodegenerative diseases, infections, and cancer, where interactions between Siglecs and glycolipids have been proposed to modulate these human diseases.
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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) | 0,000 | 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 ».