Comprehensive Proteomic Study Identifies Serpin and Cystatin Antiproteases as Novel Correlates of HIV-1 Resistance in the Cervicovaginal Mucosa of Female Sex Workers
Notice bibliographique
Résumé
Not all individuals exposed to HIV-1 become infected, and evidence from HIV-1 highly exposed seronegative women (HIV-1-resistant) suggests that mucosal factors in the female genital tract, the first site of contact for the virus, are playing a role. To better understand factors mediating protection from HIV-1, we performed a large clinical study using the tools of systems biology to fully characterize the cervicovaginal mucosa proteome in HIV-1-resistant women. Cervicovaginal lavage fluid was collected from 293 HIV-1-resistant, uninfected, and infected sex workers and analyzed by 2D-LC LTQ-FT-MS. Of the more than 360 unique proteins identified, 41 were differentially abundant (>3-fold cutoff) in HIV-1-resistant women. The majority of over-abundant proteins were antiproteases (>40%), some with described anti-inflammatory and anti-HIV-1 activity. Quantification of specific anti-HIV-1 antiproteases Serpin A1, Serpin A3, and Cystatin B and an epithelial antiprotease A2ML1 found them to be significantly over-abundant in HIV-1-resistant women (p = 0.004; p = 0.046; p = 0.0003; and p = 0.04, respectively). Expression levels were not correlated to sexual practices or other epidemiological factors. Mucosal antiprotease levels correlated with pro-inflammatory cytokine concentration (p = <0.0001), but independently of pro-inflammatory cytokine levels in HIV-1-resistant women including TNF-alpha, IL-1 alpha, IL-1 beta, IL-6, and IL-8. This comprehensive systems biology approach identifies mucosal serpins and cystatins as novel correlates of HIV-1-resistance. This represents the first study characterizing these factors in the female genital tract.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».