Membrane proteomic profiling of the heart: past, present, and future
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases remain the most rapidly rising contributing factor of all-cause mortality and the leading cause of inpatient hospitalization worldwide, with costs exceeding $30 billion annually in North America. Cell surface and membrane-associated proteins play an important role in cardiomyocyte biology and are involved in the pathogenesis of many human heart diseases. In cardiomyocytes, membrane proteins serve as critical signaling receptors, Ca2+ cycling regulators, and electrical propagation regulators, all functioning in concert to maintain spontaneous and synchronous contractions of cardiomyocytes. Membrane proteins are excellent pharmaceutical targets due to their uniquely exposed position within the cell. Perturbations in cardiac membrane protein localization and function have been implicated in the progression and pathogenesis of many heart diseases. However, previous attempts at profiling the cardiac membrane proteome have yielded limited results due to poor technological developments for isolating hydrophobic, low-abundance membrane proteins. Comprehensive mapping and characterization of the cardiac membrane proteome thereby remains incomplete. This review will focus on recent advances in mapping the cardiac membrane proteome and the role of novel cardiac membrane proteins in the healthy and the diseased heart. Listen to this article's corresponding podcast at https://ajpheart.podbean.com/e/membrane-proteomic-profiling-of-the-heart/ .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».