Proteomic Profiling of Growth Hormone-Responsive Proteins in Human Peripheral Blood Leukocytes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: GH is a known modulator of the immune system, but the effect of exogenous GH administration on white blood cell proteins has not been investigated. Surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (SELDI-TOF MS) is a powerful platform for the study of GH effects on immune system proteins. OBJECTIVE: Our objective was to explore a novel approach for the detection of GH-responsive proteins in human leukocytes by proteomic analysis using SELDI-TOF MS. DESIGN: We conducted a randomized double-blind, placebo-controlled GH administration study of 8 wk treatment followed by 6 wk washout. Pre- and posttreatment samples from 30 subjects were used for biomarker discovery. SETTING: The study was performed at a clinical research facility. PARTICIPANTS: We studied 30 recreationally trained healthy athletes. INTERVENTION: Subjects received either recombinant human GH (2 mg/d sc; n = 22) or placebo (n = 8) for 8 wk. MAIN OUTCOME MEASURES: Proteomic profiles were determined using CM10 weak cation-exchange protein chips, and some GH-regulated proteins were purified and identified by mass spectrometry and/or immunoblotting. RESULTS: SELDI-TOF analysis revealed a number of GH-regulated peptides/proteins in the 3- to 22-kDa range that are either up- or down-regulated by GH. Several of these may be useful as biomarkers of GH action. The calcium-binding, proinflammatory calgranulins S100A8, S100A9, and S100A12 were all significantly down-regulated in response to GH treatment. CONCLUSION: This study illustrates the novel use of human leukocyte proteomic profiling by SELDI-TOF MS and reveals the negative regulation of proinflammatory S100 proteins by GH in human white blood cells.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».