Bioinformatic analysis of membrane and associated proteins in murine cardiomyocytes and human myocardium
Notice bibliographique
Résumé
In the current study we examined several proteomic- and RNA-Seq-based datasets of cardiac-enriched, cell-surface and membrane-associated proteins in human fetal and mouse neonatal ventricular cardiomyocytes. By integrating available microarray and tissue expression profiles with MGI phenotypic analysis, we identified 173 membrane-associated proteins that are cardiac-enriched, conserved amongst eukaryotic species, and have not yet been linked to a 'cardiac' Phenotype-Ontology. To highlight the utility of this dataset, we selected several proteins to investigate more carefully, including FAM162A, MCT1, and COX20, to show cardiac enrichment, subcellular distribution and expression patterns in disease. We performed three-dimensional confocal imaging analysis to validate subcellular localization and expression in adult mouse ventricular cardiomyocytes. FAM162A, MCT1, and COX20 were expressed differentially at the transcriptomic and proteomic levels in multiple models of mouse and human heart diseases and may represent potential diagnostic and therapeutic targets for human dilated and ischemic cardiomyopathies. Altogether, we believe this comprehensive cardiomyocyte membrane proteome dataset will prove instrumental to future investigations aimed at characterizing heart disease markers and/or therapeutic targets for heart failure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».