Identification of biochemical adaptations in hyper- or hypocontractile hearts from phospholamban mutant mice by expression proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Phospholamban (PLN) is a critical regulator of cardiac contractility through its binding to and regulation of the activity of the sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+ ATPase. To uncover biochemical adaptations associated with extremes of cardiac muscle contractility, we used high-throughput gel-free tandem MS to monitor differences in the relative abundance of membrane proteins in standard microsomal fractions isolated from the hearts of PLN-null mice (PLN-KO) with high contractility and from transgenic mice overexpressing a superinhibitory PLN mutant in a PLN-null background (I40A-KO) with diminished contractility. Significant differential expression was detected for a subset of the 782 proteins identified, including known membrane-associated biomarkers, components of signaling pathways, and previously uninvestigated proteins. Proteins involved in fat and carbohydrate metabolism and proteins linked to G protein-signaling pathways activating protein kinase C were enriched in I40A-KO cardiac muscle, whereas proteins linked to enhanced contractile function were enriched in PLN-KO mutant hearts. These data demonstrate that Ca2+ dysregulation, leading to elevated or depressed cardiac contractility, induces compensatory biochemical responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».