Hypoxia-Induced Changes in the Fibroblast Secretome, Exosome, and Whole-Cell Proteome Using Cultured, Cardiac-Derived Cells Isolated from Neonatal Mice
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibroblasts (CFs) represent a major subpopulation of cells in the developing and adult heart. Cardiomyocyte (CM) and CF intercellular communication occurs through paracrine interactions and modulate myocyte development and stress response. Detailed proteomic analysis of the CF secretome in normal and stressed conditions may offer insights into the role of CF in heart development and disease. Primary neonatal mouse CFs were isolated and cultured for 24 h in 21% (normoxic) or 2% (hypoxic) O 2 . Conditioned medium was separated to obtain exosomes (EXO) and EXO-depleted secretome fractions. Multidimensional protein identification technology was performed on secreted fractions. Whole cell lysate data were also generated to provide subcellular context to the secretome. Proteomic analysis identified 6163 unique proteins in total. Statistical (QSpec) analysis identified 494 proteins differentially expressed between fractions and oxygen conditions. Gene Ontology enrichment analysis revealed hypoxic conditions selectively increase expression of proteins with extracellular matrix and signaling annotations. Finally, we subjected CM pretreated with CF secreted factors to hypoxia/reoxygenation. Viability assays suggested altered viability due to CF-derived factors. CF secretome proteomics revealed differential expression based on mode of secretion and oxygen levels in vitro.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».