Quantitative iTRAQ Analysis of Retinal Ganglion Cell Degeneration after Optic Nerve Crush
Notice bibliographique
Résumé
Retinal ganglion cells (RGCs) are central nervous system (CNS) neurons that transmit visual information from the retina to the brain. Apoptotic RGC degeneration causes visual impairment that can be modeled by optic nerve crush. Neuronal apoptosis is also a salient feature of CNS trauma, ischemia (stroke), and diseases of the CNS such as Alzheimer's, Parkinson's, multiple sclerosis, and amyotrophic lateral sclerosis. Optic nerve crush induces the apoptotic cell death of ∼ 70% of RGCs within the first 14 days after injury. This model is particularly attractive for studying adult neuron apoptosis because the time-course of RGC death is well established and axon regeneration within the myelinated optic nerve can be concurrently evaluated. Here, we performed a large scale iTRAQ proteomic study to identify and quantify proteins of the rat retina at 1, 3, 4, 7, 14, and 21 days after optic nerve crush. In total, 337 proteins were identified, and 110 were differentially regulated after injury. Of these, 58 proteins were upregulated (>1.3 ×), 46 were downregulated (<0.7 ×), and 6 showed both positive and negative regulation over 21 days, relative to normal retinas. Among the differentially expressed proteins, Thymosin-β4 showed an early upregulation at 3 days, the time-point that immediately precedes the induction of RGC apoptosis after injury. We examined the effect of exogenous Thymosin-β4 administration on RGC death after optic nerve injury. Intraocular injections of Thymosin-β4 significantly increased RGC survival by ∼ 3-fold compared to controls and enhanced axon regeneration after crush, demonstrating therapeutic potential for CNS insults. Overall, our study identified numerous proteins that are differentially regulated at key time-points after optic nerve crush, and how the temporal profiles of their expression parallel RGC death. This data will aid in the future development of novel therapeutics to promote neuronal survival and regeneration in the adult CNS.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».