Monitoring matrix metalloproteinase activity at the epidermal–dermal interface by SILAC‐iTRAQ‐TAILS
Notice bibliographique
Résumé
Secreted proteases act on interstitial tissue secretomes released from multiple cell types. Thus, substrate proteins might be part of higher molecular complexes constituted by many proteins with diverse and potentially unknown cellular origin. In cell culture, these may be reconstituted by mixing native secretomes from different cell types prior to incubation with a test protease. Although current degradomics techniques could identify novel substrate proteins in these complexes, all information on the cellular origin is lost. To address this limitation, we combined iTRAQ-based terminal amine isotopic labeling of substrates (iTRAQ-TAILS) with SILAC to assign proteins to a specific cell type by MS1- and their cleavage by MS2-based quantification in the same experiment. We demonstrate the power of our newly established workflow by monitoring matrix metalloproteinase (MMP) 10 dependent cleavages in mixtures from light-labeled keratinocyte and heavy-labeled fibroblast secretomes. This analysis correctly assigned extracellular matrix components, such as laminins and collagens, to their respective cellular origins and revealed their processing in an MMP10-dependent manner. Hence, our newly devised degradomics workflow facilitates deeper insight into protease activity in complex intercellular compartments such as the epidermal-dermal interface by integrating multiple modes of quantification with positional proteomics. All MS data have been deposited in the ProteomeXchange with identifier PXD001643 (http://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD001643).
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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 | 0,000 | 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 ».