TAILS N-terminomics of human platelets reveals pervasive metalloproteinase-dependent proteolytic processing in storage
Notice bibliographique
Résumé
Proteases, and specifically metalloproteinases, have been linked to the loss of platelet function during storage before transfusion, but the underlying mechanisms remain unknown. We used a dedicated N-terminomics technique, iTRAQ terminal amine isotopic labeling of substrates (TAILS), to characterize the human platelet N-terminome, proteome, and posttranslational modifications throughout platelet storage over 9 days under blood-banking conditions. From the identified 2938 proteins and 7503 unique peptides, we characterized N-terminal methionine excision, co- and posttranslational Nα acetylation, protein maturation, and proteolytic processing of proteins in human platelets. We also identified for the first time 10 proteins previously classified by the Human Proteome Organization as "missing" in the human proteome. Most N termini (77%) were internal neo-N termini (105 were novel potential alternative translation start sites, and 2180 represented stable proteolytic products), thus highlighting a prominent yet previously uncharacterized role of proteolytic processing during platelet storage. Protease inhibitor studies revealed metalloproteinases as being primarily responsible for proteolytic processing (as opposed to degradation) during storage. System-wide identification of metalloproteinase and other proteinase substrates and their respective cleavage sites suggests novel mechanisms of the effect of proteases on protein activity and platelet function during storage. All data sets and metadata are available through ProteomeXchange with the data set identifier PXD000906.
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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) | 0,001 | 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 ».