Enzyme-Sialylation-Controlled Chemical Sulfation of Glycan Epitopes for Decoding the Binding of Siglec Ligands
Notice bibliographique
Résumé
Widely distributed in nature, sulfated glycan epitopes play important roles in diverse pathophysiological processes. However, due to their structural complexity, the preparation of glycan epitopes with structurally defined sulfation patterns is challenging, which significantly hampers the detailed elucidation of their biological functions at the molecular level. Here, we introduce a strategy for site-specific chemical sulfation of glycan epitopes, leveraging enzymatic sialylation and desialylation processes to precisely control the regio-specificity of sulfation of disaccharide or trisaccharide glycan backbones. Using this method, a sulfated glycan library covering the most common sialylated glycan epitopes was prepared in high yield and efficiency. By screening a microarray prepared with this glycan library, we systematically probed their binding specificity with human Siglecs (sialic acid-binding immunoglobulin-type lectins), many of which function as glyco-immune checkpoints to suppress immune system activation. Our investigation revealed that sulfation and sialylation patterns serve as important determinants of Siglec binding affinity and specificity. Thus, these findings offer new insights for the development of research tools and potential therapeutic agents targeting glyco-immune checkpoints by modulating the Siglec signaling pathway.
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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 ».