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Enregistrement W2143539094 · doi:10.1194/jlr.m500011-jlr200

ESI-MS quantitation of increased sphingomyelin in Niemann-Pick disease type B HDL

2005· article· en· W2143539094 sur OpenAlexaff
Ching Yin Lee, Alain Lesimple, Åsmund Larsen, Orval Mamer, Jacques Genest

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphingomyelinPhospholipidElectrospray ionizationChemistryPhosphatidylcholinePhosphocholineLipidomicsCholesterolBiochemistryMass spectrometryChromatographyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HDLs have been proposed to have antiatherogenic properties because of their role in reverse cholesterol transport as lipid acceptors. To elucidate the phospholipid profile of these particles, we used electrospray ionization mass spectrometry to examine the phosphatidylcholine (PC) and sphingomyelin (SM) composition of HDLs purified from plasma and nascently generated in vitro from fibroblasts. We also quantitatively compared the phospholipids present in these lipoproteins between normal and Niemann-Pick disease type B (NPD-B) subjects characterized by sphingomyelinase (SMase) deficiency. We demonstrated that plasma HDLs from NPD-B were significantly enriched in SM by an average of 28%, particularly the palmitoyl SM (with an increase of 95%), which accounted for approximately 25-44% of total SM molecular species. Similarly, we observed an increase of approximately 63% in total SM levels in nascent HDLs prepared from NPD-B fibroblasts. Although PC levels in nascent HDLs were comparable between control and NPD-B cells, there was a 95% increase in total PC levels similar to that of SM in plasma HDLs extracted from NPD-B subjects. These data provide insight into the structure of HDLs and identify potential new roles for SMase in lipoprotein metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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