Emerging proteomic approaches to identify the underlying pathophysiology of neurodevelopmental and neurodegenerative disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proteomics is the large-scale study of the total protein content and their overall function within a cell through multiple facets of research. Advancements in proteomic methods have moved past the simple quantification of proteins to the identification of post-translational modifications (PTMs) and the ability to probe interactions between these proteins, spatially and temporally. Increased sensitivity and resolution of mass spectrometers and sample preparation protocols have drastically reduced the large amount of cells required and the experimental variability that had previously hindered its use in studying human neurological disorders. Proteomics offers a new perspective to study the altered molecular pathways and networks that are associated with autism spectrum disorders (ASD). The differences between the transcriptome and proteome, combined with the various types of post-translation modifications that regulate protein function and localization, highlight a novel level of research that has not been appropriately investigated. In this review, we will discuss strategies using proteomics to study ASD and other neurological disorders, with a focus on how these approaches can be combined with induced pluripotent stem cell (iPSC) studies. Proteomic analysis of iPSC-derived neurons have already been used to measure changes in the proteome caused by patient mutations, analyze changes in PTMs that resulted in altered biological pathways, and identify potential biomarkers. Further advancements in both proteomic techniques and human iPSC differentiation protocols will continue to push the field towards better understanding ASD disease pathophysiology. Proteomics using iPSC-derived neurons from individuals with ASD offers a window for observing the altered proteome, which is necessary in the future development of therapeutics against specific targets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle