Applications of metabolomics and proteomics to the mdx mouse model of Duchenne muscular dystrophy: lessons from downstream of the transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Functional genomic studies are dominated by transcriptomic approaches, in part reflecting the vast amount of information that can be obtained, the ability to amplify mRNA and the availability of commercially standardized functional genomic DNA microarrays and related techniques. This can be contrasted with proteomics, metabolomics and metabolic flux analysis (fluxomics), which have all been much slower in development, despite these techniques each providing a unique viewpoint of what is happening in the overall biological system. Here, we give an overview of developments in these fields 'downstream' of the transcriptome by considering the characterization of one particular, but widely used, mouse model of human disease. The mdx mouse is a model of Duchenne muscular dystrophy (DMD) and has been widely used to understand the progressive skeletal muscle wasting that accompanies DMD, and more recently the associated cardiomyopathy, as well as to unravel the roles of the other isoforms of dystrophin, such as those found in the brain. Studies using proteomics, metabolomics and fluxomics have characterized perturbations in calcium homeostasis in dystrophic skeletal muscle, provided an understanding of the role of dystrophin in skeletal muscle regeneration, and defined the changes in substrate energy metabolism in the working heart. More importantly, they all point to perturbations in proteins, metabolites and metabolic fluxes reflecting mitochondrial energetic alterations, even in the early stage of the dystrophic pathology. Philosophically, these studies also illustrate an important lesson relevant to both functional genomics and the mouse phenotyping in that the knowledge generated has advanced our understanding of cell biology and physiological organization as much as it has advanced our understanding of the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».