The impact of postsynaptic density 95 blocking peptide (Tat‐NR2B9c) and an iNOS inhibitor (1400W) on proteomic profile of the hippocampus in C57BL/6J mouse model of kainate‐induced epileptogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Antiepileptogenic agents that prevent the development of epilepsy following a brain insult remain the holy grail of epilepsy therapeutics. We have employed a label-free proteomic approach that allows quantification of large numbers of brain-expressed proteins in a single analysis in the mouse (male C57BL/6J) kainate (KA) model of epileptogenesis. In addition, we have incorporated two putative antiepileptogenic drugs, postsynaptic density protein-95 blocking peptide (PSD95BP or Tat-NR2B9c) and a highly selective inducible nitric oxide synthase inhibitor, 1400W, to give an insight into how such agents might ameliorate epileptogenesis. The test drugs were administered after the induction of status epilepticus (SE) and the animals were euthanized at 7 days, their hippocampi removed, and subjected to LC-MS/MS analysis. A total of 2,579 proteins were identified; their normalized abundance was compared between treatment groups using ANOVA, with correction for multiple testing by false discovery rate. Significantly altered proteins were subjected to gene ontology and KEGG pathway enrichment analyses. KA-induced SE was most robustly associated with an alteration in the abundance of proteins involved in neuroinflammation, including heat shock protein beta-1 (HSP27), glial fibrillary acidic protein, and CD44 antigen. Treatment with PSD95BP or 1400W moderated the abundance of several of these proteins plus that of secretogranin and Src substrate cortactin. Pathway analysis identified the glutamatergic synapse as a key target for both drugs. Our observations require validation in a larger-scale investigation, with candidate proteins explored in more detail. Nevertheless, this study has identified several mechanisms by which epilepsy might develop and several targets for novel drug development. OPEN PRACTICES: This article has been awarded Open Data. All materials and data are publicly accessible as supporting information. Learn more about the Open Practices badges from the Center for Open Science: https://osf.io/tvyxz/wiki.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».