Novel glycan-related biomarker discovery by total glycomic and focused protein glycomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
The cell surface is covered with a variety of glycan subtypes (sub-glycans) such as N-glycans, O-glycans, glycosphingolipid-glycans, and glycosaminoglycans, which are collectively called the glycocalyx. The expression patterns of sub-glycans change in response to various biological events during disease pathogenesis; however, the structures of all major sub-glycans and their relative concentrations in a cell have been hardly reported. Total glycomic analysis, which comprehensively measures all major sub-glycans, is a powerful tool to discover cellular and clinical biomarkers. In this review, we provide an overview of the analytical methods for sub-glycans and the total glycome in cultured cell lines, human serum, mouse brain tissue, and human osteoarthritis cartilage. This approach not only facilitates characterization of cells, but also has applications for hierarchical clustering analysis, glycan-related biomarker discovery, and investigation of the relationship between sub-glycans and gene expression levels using the total glycome. Moreover, we discuss our recent research focused on identifying potential biomarkers of nonalcoholic fatty liver disease. These glycomic technologies are expected to contribute to diagnostics and drug development for rare diseases in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».