Proteomic Analysis of Lipid Microdomains from Lipopolysaccharide-Activated Human Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
The endothelium plays a critical role in orchestrating the inflammatory response seen during sepsis. Many of the inflammatory effects of Gram-negative sepsis are elicited by lipopolysaccharide (LPS), a glycolipid component of bacterial cell walls. Lipid-rich microdomains have been shown to concentrate components of the LPS signaling system. However, much remains to be learned about which proteins are constituents of lipid microdomains, and how these are regulated following cell activation. Progress in this area would be accelerated by employing global proteomic analyses, but the hydrophobicity of membrane proteins presents an analytical barrier to the effective application of such approaches. Herein, we describe a method to isolate detergent-resistant membranes from endothelial cells, and prepare these samples for proteomic analysis in a way that is compatible with subsequent separations and mass spectrometric (MS) analysis. In the application of these sample preparation and MS analyses, 358 proteins from the lipid-rich microdomains of LPS-activated endothelial cell membranes have been identified of which half are classified as membrane proteins by Gene Ontology. We also demonstrate that the sample preparation method used for solubilization and trypsin digestion of lipid-rich microdomains renders the membrane spanning sequences of transmembrane proteins accessible for endoproteolytic hydrolysis. This analysis sets the analytical foundation for an in-depth probing of LPS signaling in endothelial cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».