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Enregistrement W2761115149

Abstract 15641: Profiling the Altered Cellular and Secreted Proteome of Cardiac Fibroblasts in Hypoxia Through Label-free Quantitation

2016· article· en· W2761115149 sur OpenAlexaff
Jake Cosme, Hongbo Guo, Andrew Emili, Anthony O. Gramolini

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomeCardiac fibrosisCell biologyHypoxia (environmental)SecretionMedicineParacrine signallingPathophysiologyFibrosisMolecular biologyBiologyBiochemistryChemistryPathologyInternal medicineReceptor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cardiac fibroblasts (CF) are key contributers to pathophysiology of the heart after ischemic injury and disease progression, such as fibrosis, which ultimately lead to heart failure Cardiomyocyte (CM) and CF intercellular communication can occur through paracrine interactions and modulate to myocyte stress response. In addition to soluble factors, cardiac cells secrete exosomes (EXO), with evidence suggesting CF EXO modulate pathophysiology in vitro . Detailed proteomic analysis of the fibroblast secretome in normal and stressed conditions will offer insights into the role of CF in heart disease. Methods: Primary mouse CF were cultured for 24h in 21% (normoxic) or 2% (hypoxic) O 2 for 24h in serum-free media. Conditioned media was differentially centrifuged and ultracentrifuged to obtain EXO and EXO-depleted secretome (SEC) fractions. Successful EXO isolation was verified biochemically and via electron microscopy. 6-step MuDPIT was performed on four biological replicates in duplicate. Whole cell lysate data (WCL) was also generated to provide subcelluar context to the CF secretome. Data was searched using multi-search algorithm platform. Protein relative abundance was compared using QSpec. Results: Proteomic analysis identified 6163 unique proteins in total, with 5655, 1752, and 715 in normoxic WCL, EXO, and SEC, respectively and 5158, 1616, and 1042 in hypoxic WCL, EXO, and SEC, respectively. QSpec analysis identified 494 proteins differentially expressed between normoxic fractions, 430 proteins between hypoxic fractions, 122 proteins between normoxic and hypoxic SEC, and 144 proteins between normoxic and hypoxic EXO. Gene Ontology revealed hypoxic conditions increase expression of ECM and signalling annotations, suggesting an activated secretory phenotype. Proteins enriched in EXO and in SEC were associated with cytoskeleton and glycoprotein annotations, respectively. For functional assessment, we subjected cardiomyocytes pretreated with either CF EXO or SEC for 24h, to 60 μM H 2 O 2 for 24h to mimic oxidative stress. Viability assays suggest reduced viability due to CF-derived secreted factors. Conclusions: CF secretome proteomics reveal differential expression based on mode of secretion and oxygen-levels in vitro .

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2016
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