Plasma Protein Signatures of a Murine Venous Thrombosis Model and Slc44a2 Knockout Mice Using Quantitative-Targeted Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The plasma compartment of the blood holds important information on the risk to develop cardiovascular diseases such as venous thrombosis (VT). Mass spectrometry-based targeted proteomics with internal standards quantifies proteins in multiplex allowing generation of signatures associated with a disease or a condition. Here, to demonstrate the method, we investigate the plasma protein signatures in mice following the onset of VT, which was induced by RNA interference targeting the natural anticoagulants antithrombin and protein C. We then study mice lacking Slc44a2, which was recently characterized as a VT-susceptibility gene in human genome-wide association studies. We use a recently developed panel of 375 multiplexed mouse protein assays measured by mass spectrometry. A strong plasma protein siganture was observed when VT was induced. Discriminators included acute phase response proteins, and proteins related to erythrocyte function. In mice lacking Slc44a2, protein signature was primarily overruled by the difference between sexes and not by the absent gene. Upon separate analyses for males and females, we were able to establish a signature for Slc44a2 deficiency, in which glycosylation-dependent cell adhesion molecule-1 and thrombospondin-1 were shared by both sexes. The minimal impact of Slc44a2 deficiency on the measured plasma proteins suggests that the main effect of Slc44a2 on VT does not lay ultimately in the plasma compartment. This suggests further investigation into the role of this VT-susceptibility gene should perhaps also question the possible involvement in cellular mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».