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Enregistrement W4401505119 · doi:10.1021/acscatal.4c02165

Ultrahigh-Throughput Single Emulsion Droplet Screening for the Discovery of New B Antigen Cleaving Enzymes

2024· article· en· W4401505119 sur OpenAlexafffund
Charlotte Olagnon, Jacob F. Wardman, Feng Liu, Hongming Chen, Haisle Moon, Seyed A. Nasseri, D. Seale, Peter Rahfeld, Steven Hallam, Jayachandran N. Kizhakkedathu, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensGenome British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAustrian Science FundCanada Foundation for InnovationCanadian Blood Services
Mots-clésMicrofluidicsHigh-throughput screeningChemistryEmulsionEnzymeComputational biologySubstrate (aquarium)AntigenNanotechnologyBiochemistryBiologyMaterials scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In search of efficient α-galactosidases that can convert B red blood cells (RBCs) to universal type RBCs, we have developed a simple and robust system for ultrahigh-throughput droplet-based microfluidic screening. Here, a multienzyme coupled assay with a fluorogenic B antigen tetrasaccharide substrate is encapsulated within single emulsion water-in-oil droplets alongside single cells from metagenomic libraries. The resulting fluorescent droplets containing candidate B antigen cleaving enzymes are sorted using a commercially available, walk-up droplet sorting instrument before validation, cloning, and characterization of the hits. Using this approach, we identified and characterized an α-1,3-galactosidase ( Pv GH110) from the human gut microbiome capable of converting B-to-O-type RBCs. The simplicity, efficiency, and accessibility of our microfluidic-based system make it suitable for nonspecialist laboratories and offer a promising tool to discover enzymes that enable the generation of a universal O blood type.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,365

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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