MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1097/pai.0000000000001356

Медицинская библиотека · Applied immunohistochemistry & molecular morphology : AIMM · 2026

Optimizing Immunohistochemical Detection of Matriglycan in Muscles of Dystroglycanopathy.

Tucker Jason D, Holbrook Molly C, Zhao Simon, Drains Morgan, Blaeser Anthony R, Lu Qi L

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Detection of matriglycan on α-dystroglycan by immunohistochemistry is one of the essential approaches for studying the mechanisms of functional glycosylation of α-DG, the pathogenesis of dystroglycanopathy, and developing experimental therapies. The limited source of matriglycan-specific antibodies of mouse origin, and their low affinity, pose significant difficulty for evaluating the levels and distribution of matriglycan expression, particularly in diseased mouse models. This study describes an optimized procedure with single ethanol fixation of cryosections that creates the strongest and most consistent membrane signal for matriglycan with the IIH6 C4 antibody. This, together with a reduction in background staining, results in optimal contrast between matriglycan signals and background staining in dystrophic muscle tissues. This procedure increases sensitivity for detecting lower levels of matriglycan in situ, in mouse models, and in human muscle. The optimized method is therefore valuable for evaluating experimental therapies preclinically and in clinical trials for all dystroglycanopathies.

Для цитирования: Tucker Jason D, Holbrook Molly C, Zhao Simon, Drains Morgan, Blaeser Anthony R, Lu Qi L. Optimizing Immunohistochemical Detection of Matriglycan in Muscles of Dystroglycanopathy.. Applied immunohistochemistry & molecular morphology : AIMM. 2026. DOI: 10.1097/pai.0000000000001356.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.