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Enregistrement W291181449

Proteomic analysis of opsins and thyroid hormone-induced retinal development using isotope-coded affinity tags (ICAT) and mass spectrometry.

2006· article· en· W291181449 sur OpenAlexaff
W. Ted Allison, Kathy M Veldhoen, Craig W. Hawryshyn

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpsinRetinalBiologyTandem mass spectrometryBiochemistryChemistryMass spectrometryRhodopsinChromatography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Analyses that reveal the relative abundance of proteins are informative in elucidating mechanisms of retinal development and disease progression. However, popular high-throughput proteomic methods do not reliably detect opsin protein abundance, which serve as markers of photoreceptor differentiation. We utilized thyroid-hormone (TH) treatment of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) as a model of cone apoptosis and cone regeneration. We used this model to investigate if emerging proteomic technology allows effective analysis of retinal development and opsin protein abundance. We also sought to begin a characterization of proteomic changes in the retina occurring with TH treatment and address whether TH affects proliferation or photoreceptor differentiation. METHODS: Retinal homogenates were prepared from control and TH-treated fish. Peptides from control and treated homogenates were differentially labeled, using isotope-code affinity tags (ICAT) and analyzed using capillary liquid chromatography-electrospray ionization-tandem mass spectrometry (capLC-ESI-MS/MS). This method identifies proteins and quantifies their relative abundance between two samples. RESULTS: The relative abundance of many retinal proteins changed during TH treatment. These included proteins from every functional class. We detected 1,684 different peptides, and our quantification suggests that 94 increased and 146 decreased in abundance more than 50% during TH treatment. Cell-cycle proteins appear to be increased, consistent with TH-inducing cell proliferation, similar to its effect in Xenopus. Other proteins associated with retinal development, such as deltaA and tubulins, changed in abundance during TH treatment. Rod opsin and three cone opsins were identified and the relative abundance of each changed with TH treatment. CONCLUSIONS: ICAT and capLC-ESI-MS/MS are an effective complement to other molecular approaches that investigate the mechanisms of retinal development. Unlike other proteomic techniques, this approach does not require development of species- or tissue-specific methodology, such as characterizing two dimensional (2D) gels or antibodies, in order to be practical as a high-throughput approach. Importantly, this technology was able to assess the relative abundance of opsin proteins. These findings represent the first high-throughput proteomic analysis of the retina and demonstrate the technique's ability to provide useful information in retinal development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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