Proteomics analysis reveals heat shock proteins involved in caprine parainfluenza virus type 3 infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caprine parainfluenza virus type 3 (CPIV3) is major pathogen of goat herds causing serious respiratory tract disease and economic losses to the goat industry in China. We analyzed the differential proteomics of CPIV3-infected Madin-Darby bovine kidney (MDBK) cells using quantitative iTRAQ coupled LC-MS/MS. In addition, four DEPs were validated by qRT-PCR and western blot analysis. RESULTS: Quantitative proteomics analysis revealed 163 differentially expressed proteins (DEPs) between CPIV3-infected and mock-infected groups (p-value < 0.05 and fold change > 1.2), among which 91 were down-regulated and 72 were up-regulated. Gene ontology (GO) analysis showed that these DEPs were involved in molecular functions, cellular components and biological processes. Biological functions in which the DEPs were involved in included diseases, genetic information processing, metabolism, environmental information processing, cellular processes, and organismal systems. STRING analysis revealed that four heat shock proteins (HSPs) included HSPA5, HSPA1B, HSP90B1 and HSPA6 may be associated with proliferation of CPIV3 in MDBK cells. qRT-PCR and western blot analysis showed that the selected HSPs were identical to the quantitative proteomics data. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first report of the proteomic changes in MDBK cells after CPIV3 infection.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».