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Enregistrement W2145741165 · doi:10.1074/mcp.m113.033340

Discovery of Novel Disease-specific and Membrane-associated Candidate Markers in a Mouse Model of Multiple Sclerosis

2013· article· en· W2145741165 sur OpenAlexaff
Laura F. Dagley, Nathan P. Croft, Ruth Isserlin, Jonathan B. Olsen, Vincent Fong, Andrew Emili, Anthony W. Purcell

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésExperimental autoimmune encephalomyelitisMultiple sclerosisPeripheral blood mononuclear cellProteomicsImmune systemEncephalomyelitisProteomeBiologyDemyelinating diseaseAutoimmune diseaseImmunologyPathologyAntibodyMedicineBioinformaticsBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis is a chronic demyelinating disorder characterized by the infiltration of auto-reactive immune cells from the periphery into the central nervous system resulting in axonal injury and neuronal cell death. Experimental autoimmune encephalomyelitis represents the best characterized animal model as common clinical, histological, and immunological features are recapitulated. A label-free mass spectrometric proteomics approach was used to detect differences in protein abundance within specific fractions of disease-affected tissues including the soluble lysate derived from the spinal cord and membrane protein-enriched peripheral blood mononuclear cells. Tissues were harvested from actively induced experimental autoimmune encephalomyelitis mice and sham-induced ("vehicle" control) counterparts at the disease peak followed by subsequent analysis by nanoflow liquid chromatography tandem mass spectrometry. Relative protein quantitation was performed using both intensity- and fragmentation-based approaches. After statistical evaluation of the data, over 500 and 250 differentially abundant proteins were identified in the spinal cord and peripheral blood mononuclear cell data sets, respectively. More than half of these observations have not previously been linked to the disease. The biological significance of all candidate disease markers has been elucidated through rigorous literature searches, pathway analysis, and validation studies. Results from comprehensive targeted mass spectrometry analyses have confirmed the differential abundance of ∼ 200 candidate markers (≥ twofold dysregulated expression) at a 70% success rate. This study is, to our knowledge, the first to examine the cell-surface proteome of peripheral blood mononuclear cells in experimental autoimmune encephalomyelitis. These data provide a unique mechanistic insight into the dynamics of peripheral immune cell infiltration into CNS-privileged sites at a molecular level and has identified several candidate markers, which represent promising targets for future multiple sclerosis therapies. The mass spectrometry proteomics data associated with this manuscript have been deposited to the ProteomeXchange Consortium with the data set identifier PXD000255.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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