Integrating Global Proteomic and Genomic Expression Profiles Generated from Islet α Cells
Notice bibliographique
Résumé
Systematic profiling of expressed gene products represents a promising research strategy for elucidating the molecular phenotypes of islet cells. To this end, we have combined complementary genomic and proteomic methods to better assess the molecular composition of murine pancreatic islet glucagon-producing alphaTC-1 cells as a model system, with the expectation of bypassing limitations inherent to either technology alone. Gene expression was measured with an Affymetrix MG_U74Av2 oligonucleotide array, while protein expression was examined by performing high-resolution gel-free shotgun MS/MS on a nuclear-enriched cell extract. Both analyses were carried out in triplicate to control for experimental variability. Using a stringent detection p value cutoff of 0.04, 48% of all potential mRNA transcripts were predicted to be expressed (probes classified as present in at least two of three replicates), while 1,651 proteins were identified with high-confidence using rigorous database searching. Although 762 of 888 cross-referenced cognate mRNA-protein pairs were jointly detected by both platforms, a sizeable number (126) of gene products was detected exclusively by MS alone. Conversely, marginal protein identifications often had convincing microarray support. Based on these findings, we present an operational framework for both interpreting and integrating dual genomic and proteomic datasets so as to obtain a more reliable perspective into islet alpha cell function.
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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) | 0,000 | 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 ».