Differential proteomic analysis of lymphatic, venous, and arterial endothelial cells extracted from bovine mesenteric vessels
Notice bibliographique
Résumé
Differential protein profiling by 2-D PAGE is generally useful in biomarker discovery, proteome analysis and routine sample preparation prior to analysis by MS. The goal of this study was to compare 2-D PAGE-resolved protein profile of lymphatic endothelial cells to those of venous, and arterial endothelial cells isolated from lymphatic and blood vessels of bovine mesentery (bm). Three 2-D PAGE electrophoretograms were produced for each of the three cell types and quantitatively analyzed. Protein identification by LC-MS/MS was performed to identify 39 proteins found to be present at statistically significantly different levels in the three cell types (p<0.05). Most of the 39 proteins have not been previously reported in EC proteomic studies of 2-D PAGE electrophoretograms. Three proteins, HSPA1B (HSP70 family member), HSPB1 (HSP27 family member), and UBE2D3 (a member of E2 ubiquitin-conjugating enzymes) found to be at highest levels in bm arterial endothelial cells, bm venous endothelial cells, and bm lymphatic endothelial cells, respectively, were validated by immunoblotting with appropriate antibodies. The lack of substantial overlap between our results and those of other groups' comparative studies are discussed. Functional implications of differences in levels of various proteins identified in the three cell types are also discussed.
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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 ».