Stable Isotope Labeling with Amino Acids (SILAC)-Based Proteomics of Primary Human Kidney Cells Reveals a Novel Link between Male Sex Hormones and Impaired Energy Metabolism in Diabetic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Male sex predisposes to many kidney diseases. Considering that androgens exert deleterious effects in a variety of cell types within the kidney, we hypothesized that dihydrotestosterone (DHT) would alter the biology of the renal tubular cell by inducing changes in the proteome. We employed stable isotope labeling with amino acids (SILAC) in an indirect spike-in fashion to accurately quantify the proteome in DHT- and 17β-estradiol (EST)-treated human proximal tubular epithelial cells (PTEC). Of the 5043 quantified proteins, 76 were differentially regulated. Biological processes related to energy metabolism were significantly enriched among DHT-regulated proteins. SILAC ratios of 3 candidates representing glycolysis, N-acetylglucosamine metabolism and fatty acid β-oxidation, namely glucose-6-phosphate isomerase (GPI), glucosamine-6-phosphate-N-acetyltransferase 1 (GNPNAT1), and mitochondrial trifunctional protein subunit alpha (HADHA), were verified in vitro. In vivo , renal GPI and HADHA protein expression was significantly increased in males. Furthermore, male sex was associated with significantly higher GPI, GNPNAT1, and HADHA kidney protein expression in two different murine models of diabetes. Enrichment analysis revealed a link between our DHT-regulated proteins and oxidative stress within the diabetic kidney. This finding was validated in vivo , as we observed increased oxidative stress levels in control and diabetic male kidneys, compared with females. This in depth quantitative proteomics study of human primary PTEC response to sex hormone administration suggests that male sex hormone stimulation results in perturbed energy metabolism in kidney cells, and that this perturbation results in increased oxidative stress in the renal cortex. The proteome-level changes associated with androgens may play a crucial role in the development of structural and functional changes in the diseased kidney. With our findings, we propose a possible link between diabetic and non-diabetic kidney disease progression and male sex hormone levels. Data are available via ProteomeXchange (https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/) with identifier PXD003811.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».