Journal of Glycomics & Lipidomics

Journal of Glycomics & Lipidomics
Libre accès

ISSN: 2153-0637

Abstrait

Comparaison des méthodes d'analyse pour détecter l'acide polysialique

Chihiro Sato

L'acide polysialique (polySia) est un polymère hautement anionique d'acide sialique qui modifie principalement la molécule d'adhésion des cellules neurales (NCAM) et est impliqué dans les fonctions cérébrales telles que l'apprentissage, la mémoire, le rythme circadien et les comportements sociaux, en créant des champs répulsifs et attractifs à la surface cellulaire. Récemment, il a été rapporté que le polySia avait des relations avec certaines maladies telles que les troubles psychiatriques et les cancers. Pour comprendre les fonctions du polySia et appliquer des méthodes d'évaluation des structures du polySia au diagnostic des maladies, la comparaison des méthodes de détermination de la qualité et de la quantité des structures du polySia serait importante et nécessaire. Dans cette étude, deux anticorps monoclonaux, 12E3 et 735, aux propriétés de liaison distinctes ont été choisis pour les méthodes immunochimiques par un test immuno-enzymatique (ELISA) et un Western-blot. Deux méthodes chimiques, l'analyse par hydrolyse acide douce-chromatographie d'échange d'anions fluorométrique (MH-FAEC) et l'analyse fluorométrique C7/C9 ont également été choisies. Ces méthodes ont été appliquées à une petite quantité d'homogénats bruts de cerveaux adultes et embryonnaires pour évaluer la quantité et la qualité de la structure polySia. La quantité de polySia peut être évaluée à l'aide d'anticorps anti-polySia par ELISA. De plus, le MH-FAEC peut également être appliqué à l'évaluation de la quantité et de la qualité (longueur de chaîne) de la chaîne polySia. Les caractères biochimiques de la polySia-NCAM dans les homogénats bruts peuvent être analysés à l'aide d'une chromatographie d'échange d'anions mono Q. Les analyses combinatoires de ces méthodes pourraient nous aider à mieux comprendre la structure de la polySia, et la quantité et la qualité de la polySia deviendront des critères utiles pour le diagnostic des maladies.

Clause de non-responsabilité: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été révisé ou vérifié.
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