Qualitative analysis and functional classification of the uterine proteome of mares in oestrus and dioestrus
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative analysis of the uterine flush fluid proteome of mares in oestrus and dioestrus has been previously reported. The objectives of this study were to: a) evaluate qualitative differences in the uterine flush fluid proteome between mares in oestrus and mares in dioestrus and b) perform a functional classification of proteins either unique to each stage or common between the two stages. Uterine flush fluid samples were collected from 8 light breed mares in either oestrus (n = 5) or dioestrus (n = 3). Proteomic analysis of the samples was conducted using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Proteins exclusively detected in oestrus or dioestrus and those common to both stages were identified using the Scaffold software (version 4.4.8, Proteome Software Inc., Portland, OR). The identified proteins were classified into gene ontology (GO) categories (cellular component [CC], molecular function [MF] and biological process [BP]) using the PANTHER (www.pantherdb.org) classification system version 14.0. Of 172 proteins identified, 51 and 28 were exclusively detected in mares in oestrus and dioestrus, respectively, and 93 proteins were common to both stages. The most represented terms in various GO categories were similar among the three subsets of proteins. The most represented CC terms were extracellular region and cell, the most represented MF terms were catalytic activity and binding, and the most represented BP terms were metabolic process and cellular process. In conclusion, proteomic analysis of the uterine flush fluid enabled the identification of subsets of proteins unique to oestrus or dioestrus, or common to both stages. The results of this study can serve as a baseline for future research focused on finding stage-specific protein markers or evaluating differences in the uterine flush fluid proteome between normal mares and those with uterine disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».