Proteomics Analyses of Activated Human Optic Nerve Head Lamina Cribrosa Cells following Biomechanical Strain
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine protein regulation following activation of human, optic nerve head (ONH), lamina cribrosa (LC) cells in response to mechanical strain. METHODS: LC cells were isolated and grown from donor tissue in specific media at 37°C and 5% CO(2) humidified incubator. Cells were grown to confluence on collagen I-coated flexible-bottom culture plates, rinsed with Dulbecco's phosphate-buffered saline, and left for 24 hours in serum-free media. They were subjected to 3% or 12% cyclic equiaxial stretch for 2 or 24 hours using a commercial strain-unit system. Control cells were serum-deprived and incubated without stretch for 24 hours. Nano liquid chromatography-mass spectrometry analysis with isobaric tags for relative and absolute quantitation labeling was used to determine protein regulation. RESULTS: In all, 526 proteins were discovered at a 95% confidence limit. Analysis of associated pathways and functional annotation indicated that the LC cells reacted in vitro to mechanical strain by activating pathways involved in protein synthesis, cellular movement, cell-to-cell signaling, and inflammation. These pathways indicated consistent major protein hubs across all stretch/time conditions involving transforming growth factor-β1 (TGFβ1), tumor necrosis factor (TNF), caspase-3 (CASP3), and tumor protein-p53 (p53). Among proteins of particular interest, also found in multiple stretch/time conditions, were bcl-2-associated athanogene 5 (BAG5), nucleolar protein 66 (NO66), and eukaryotic translation initiation factor 5A (eIF-5A). CONCLUSIONS: Pathway analysis identified major protein hubs (TGFβ1, TNF, CASP3, p53) and pathways all previously implicated in cellular activation and in the pathogenesis of glaucomatous optic neuropathy. Several specific proteins of interest (BAG5, NO66, eIF-5A) were identified for future investigation as to their role in ONH glial activation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».