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Enregistrement W2594024065 · doi:10.1182/blood.v108.11.951.951

Comparative Proteome Analysis To Study Novel Markers of the Blood Platelet Lesion.

2006· article· en· W2594024065 sur OpenAlexaff
Peter Schubert, Jonathan N. Thon, Marie Duguay, Katherine Serrano, Dana V. Devine, Juergen Kast

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomePlateletChemistryTandem mass spectrometryChromatographyMass spectrometryBiochemistryBlood proteinsQuantitative analysis (chemistry)ProteomicsComputational biologyBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Platelet transfusion is a very common live-saving medical procedure for patients with platelet-deficient diseases like leukemia. In contrast to other blood components, the availability of platelets is restricted since they have a limited shelf-life of 5 days for transfusion purposes. This is due to storage-related deterioration in product quality resulting in the clearance from circulation. To overcome this problem, it is important to understand the molecular mechanisms leading to blood platelet lesion during storage. We were using two different proteomic approaches combined with functional biochemistry to investigate time-dependent changes in the blood platelet proteome. One type of analysis consisted of the separation of the platelet proteome at two different time points of storage, day 1 and day 8, using 2-dimensional (2D) gel electrophoresis for qualitative and DIGE technology for quantitative analysis. The identification of proteins changing in spot intensity was carried out by liquid chromatography and tandem mass spectrometry. The second method was based on stable isotope labeling with ITRAQ/ICAT reagents in combination with protease treatment, equivalent mixing, separation of the resulting peptides and quantitative analysis by mass spectrometry. Taken together, for the 2D/DIGE approach we analyzed 977 spots corresponding to 103 different proteins and for the ITRAQ approach 1428 peptides corresponding to 355 proteins, resulting in 37 proteins significantly changing both quantitatively due to protein synthesis or degradation and qualitatively due to post-translational modification and enzymatic activity. The high degree of correlation between the two approaches validates the experimental set-up and confirmed the requirement for complementary tools to enhance proteome coverage. Among others, increased amounts of integrins and other proteins known to form receptor signaling complexes with these integrins as well as proteins observed in platelet activation were detected. This proves, for the first time, that there is an apparent link between blood platelet storage lesion and cell signaling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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