Quantitative proteomic analysis of S-nitrosated proteins in diabetic mouse liver with ICAT switch method
Notice bibliographique
Résumé
In this study we developed a quantitative proteomic method named ICAT switch by introducing isotope-coded affinity tag (ICAT) reagents into the biotin-switch method, and used it to investigate S-nitrosation in the liver of normal control C57BL/6J mice and type 2 diabetic KK-Ay mice. We got fifty-eight S-nitrosated peptides with quantitative information in our research, among which thirty-seven had changed S-nitrosation levels in diabetic mouse liver. The S-nitrosated peptides belonged to forty-eight proteins (twenty-eight were new S-nitrosated proteins), some of which were new targets of S-nitrosation and known to be related with diabetes. S-nitrosation patterns were different between diabetic and normal mice. Gene ontology enrichment results suggested that S-nitrosated proteins are more abundant in amino acid metabolic processes. The network constructed for S-nitrosated proteins by text-mining technology provided clues about the relationship between S-nitrosation and type 2 diabetes. Our work provides a new approach for quantifying S-nitrosated proteins and suggests that the integrative functions of S-nitrosation may take part in pathophysiological processes of type 2 diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».