45 ANALYSIS OF DIFFERENTIALLY EXPRESSED PROTEINS IN THE PLACENTA OF SOMATIC CELL CLONED AND ARTIFICIAL INSEMINATION PIG PLACENTA USING PROTEOMICS
Notice bibliographique
Résumé
Somatic cell cloning has been hampered by biological and technical problems. A major limitation of cloning procedures is the extreme inefficiency of producing healthy offspring for reasons such as sudden intrauterine unexplained death and infant death syndrome. In this study, we analyzed differentially expressed protein profiles in the placenta of somatic cell cloned (SCNT) and artificial insemination (AI; control) pigs by proteomics. Protein expression pattern of placentas was established in the pH range 4–7, IEF cell system, and 7.5–17.5% gradient 2-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis. Image analysis following silver staining used the spot and PDQuest analysis system. Peptide mass fingerprinting with matrix assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry and SWISS-PROT database search were utilized to identify proteins. Around 1000 protein spots were recognized by image analysis on each placenta. In SCNT pig placentas, 37 spots were changed compared with those of AI pig placentas. Among them 11 proteins such as serum albumin precursor and annexin A5 showed an increased protein expression level whereas the expression level of 26 other proteins such as aldose reductase and tropomyosin decreased. Annexin A5 and aldose reductase are implicated in the apoptosis process: the former is an apoptotic marker of oxidative stress; on the other hand, the latter is a critical regulator of TNF-a-induced apoptotic signaling in endothelial cells. Also, tropomyosin is implicated in stabilizing cytoskeleton actin filaments. The expression of these proteins was confirmed by western blot and real-time PCR analysis. These results suggest expression of abnormal placental protein and apoptotic-related protein in SCNT pig placentas affects the regulation of placental growth and development. This work was supported in part by a grant program from RDA(Biogreen21) and Cho-A, Republic of Korea.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».