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Enregistrement W2465760346 · doi:10.1186/s12014-016-9117-x

Quantification of angiotensin II-regulated proteins in urine of patients with polycystic and other chronic kidney diseases by selected reaction monitoring

2016· article· en· W2465760346 sur OpenAlexafffund
Ana Konvalinka, Ihor Batruch, Tomáš Tokár, Apostolos Dimitromanolakis, Shelby Reid, Xuewen Song, York Pei, Andrei P. Drabovich, Eleftherios P. Diamandis, Igor Jurišica, James W. Scholey

Notice bibliographique

RevueClinical Proteomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationAstellas Pharma Canada
Mots-clésUrineKidneyAutosomal dominant polycystic kidney diseaseKidney diseaseInternal medicineEndocrinologyRenal functionMedicineAngiotensin IICreatinineChemistryUrinalysisReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Angiotensin-II (Ang II) mediates progression of autosomal-dominant polycystic kidney disease (ADPKD) and other chronic kidney diseases (CKD). However, markers of kidney Ang II activity are lacking. We previously defined 83 Ang II-regulated proteins in vitro, which reflected kidney Ang II activity in vivo. METHODS: In this study, we developed selected reaction monitoring (SRM) assays for quantification of Ang II-regulated proteins in urine of ADPKD and CKD patients. We demonstrated that 47 of 83 Ang II-regulated transcripts were differentially expressed in cystic compared to normal kidney tissue. We then developed SRM assays for 18 Ang II-regulated proteins overexpressed in cysts and/or secreted in urine. Methods that yielded CV ≤ 6 % for control proteins, and recovery ~100 % were selected. Heavy-labeled peptides corresponding to 13 identified Ang II-regulated peptides were spiked into urine samples of 17 ADPKD patients, 9 patients with CKD predicted to have high kidney Ang II activity and 11 healthy subjects. Samples were then digested and analyzed on triple-quadrupole mass spectrometer in duplicates. RESLUTS: Calibration curves demonstrated linearity (R(2) > 0.99) and within-run CVs < 9 % in the concentration range of 7/13 peptides. Peptide concentrations were normalized by urine creatinine. Deamidated peptide forms were monitored, and accounted for <15 % of the final concentrations. Urine excretion rates of proteins BST1, LAMB2, LYPA1, RHOB and TSP1 were significantly different (p < 0.05, one-way ANOVA) between patients with CKD, those with ADPKD and healthy controls. Urine protein excretion rates were highest in CKD patients and lowest in ADPKD patients. Univariate analysis demonstrated significant association between urine protein excretion rates of most proteins and disease group (p < 0.05, ANOVA) as well as sex (p < 0.05, unpaired t test). Multivariate analysis across protein concentration, age and sex demonstrated good separation between ADPKD and CKD patients. CONCLUSIONS: We have optimized methods for quantification of Ang II-regulated proteins, and we demonstrated that they reflected differences in underlying kidney disease in this pilot study. High urine excretion of Ang II-regulated proteins in CKD patients likely reflects high kidney Ang II activity. Low excretion in ADPKD appears related to lack of communication between cysts and tubules. Future studies will determine whether urine excretion rate of Ang II-regulated proteins correlates with kidney Ang II activity in larger cohorts of chronic kidney disease patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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