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Enregistrement W3031784648 · doi:10.1371/journal.pone.0233639

Urinary proteomics links keratan sulfate degradation and lysosomal enzymes to early type 1 diabetes

2020· article· en· W3031784648 sur OpenAlexafffund
Julie A.D. Van, Sergi Clotet‐Freixas, Anne-Christin Hauschild, Ihor Batruch, Igor Jurišica, Yesmino Elia, Farid H. Mahmud, Etienne Sochett, Eleftherios P. Diamandis, James W. Scholey, Ana Konvalinka

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNovo NordiskKidney Foundation of CanadaHeart and Stroke Foundation of CanadaKrembil FoundationDiabetes Canada
Mots-clésProteomicsKEGGProteomeDiabetes mellitusProtein degradationMedicineBiologyInternal medicineBioinformaticsChemistryEndocrinologyBiochemistryTranscriptomeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is the leading cause of end-stage renal disease worldwide. Our understanding of the early kidney response to chronic hyperglycemia remains incomplete. To address this, we first investigated the urinary proteomes of otherwise healthy youths with and without type 1 diabetes and subsequently examined the enriched pathways that might be dysregulated in early disease using systems biology approaches. This cross-sectional study included two separate cohorts for the discovery (N = 30) and internal validation (N = 30) of differentially excreted proteins. Discovery proteomics was performed on a Q Exactive Plus hybrid quadrupole-orbitrap mass spectrometer. We then searched the pathDIP, KEGG, and Reactome databases to identify enriched pathways in early diabetes; the Integrated Interactions Database to retrieve protein-protein interaction data; and the PubMed database to compare fold changes of our signature proteins with those published in similarly designed studies. Proteins were selected for internal validation based on pathway enrichment and availability of commercial enzyme-linked immunosorbent assay kits. Of the 2451 proteins identified, 576 were quantified in all samples from the discovery cohort; 34 comprised the urinary signature for early diabetes after Benjamini-Hochberg adjustment (Q < 0.05). The top pathways associated with this signature included lysosome, glycosaminoglycan degradation, and innate immune system (Q < 0.01). Notably, all enzymes involved in keratan sulfate degradation were significantly elevated in urines from youths with diabetes (|fold change| > 1.6). Increased urinary excretion of monocyte differentiation antigen CD14, hexosaminidase A, and lumican was also observed in the validation cohort (P < 0.05). Twenty-one proteins from our signature have been reported elsewhere as potential mediators of early diabetes. In this study, we identified a urinary proteomic signature for early type 1 diabetes, of which lysosomal enzymes were major constituents. Our findings highlight novel pathways such as keratan sulfate degradation in the early kidney response to hyperglycemia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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