Activity-based Protein Profiling Approaches for Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Enzyme activity may be more pathophysiologically relevant than enzyme quantity and is regulated by changes in conformational status that are undetectable by traditional proteomic approaches. Further, enzyme activity may provide insights into rapid physiological responses to inflammation/injury that are not dependent on de novo protein transcription. Activity-based protein profiling (ABPP) is a chemical proteomic approach designed to characterize and identify active enzymes within complex biological samples. Activity probes have been developed to interrogate multiple enzyme families with broad applicability, including but not limited to serine hydrolases, cysteine proteases, matrix metalloproteases, nitrilases, caspases, and histone deacetylases. The goal of this overview is to describe the overall rationale, approach, methods, challenges, and potential applications of ABPP to transplantation research. To do so, we present a case example of urine serine hydrolase ABPP in kidney transplant rejection to illustrate the utility and workflow of this analytical approach. Ultimately, developing novel transplant therapeutics is critically dependent on understanding the pathophysiological processes that result in loss of transplant function. ABPP offers a new dimension for characterizing dynamic changes in clinical samples. The capacity to identify and measure relevant enzyme activities provides fresh opportunities for understanding these processes and may help identify markers of disease activity for the development of novel diagnostics and real-time monitoring of patients. Finally, these insights into enzyme activity may also help to identify new transplant therapeutics, such as enzyme-specific inhibitors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».