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Enregistrement W3111161654 · doi:10.1186/s13023-020-01669-1

Protein signature of human skin fibroblasts allows the study of the molecular etiology of rare neurological diseases

2021· article· en· W3111161654 sur OpenAlexaff
Andreas Hentschel, Artur Czech, Ute Münchberg, Erik Freier, Ulrike Schara‐Schmidt, Albert Sickmann, Jens Reimann, Andreas Roos

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinisterium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-WestfalenBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésHuman geneticsEtiologyHuman skinMedicineBiologyBioinformaticsPathologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The elucidation of pathomechanisms leading to the manifestation of rare (genetically caused) neurological diseases including neuromuscular diseases (NMD) represents an important step toward the understanding of the genesis of the respective disease and might help to define starting points for (new) therapeutic intervention concepts. However, these "discovery studies" are often limited by the availability of human biomaterial. Moreover, given that results of next-generation-sequencing approaches frequently result in the identification of ambiguous variants, testing of their pathogenicity is crucial but also depending on patient-derived material. METHODS: Human skin fibroblasts were used to generate a spectral library using pH8-fractionation of followed by nano LC-MS/MS. Afterwards, Allgrove-patient derived fibroblasts were subjected to a data independent acquisition approach. In addition, proteomic signature of an enriched nuclear protein fraction was studied. Proteomic findings were confirmed by immunofluorescence in a muscle biopsy derived from the same patient and cellular lipid homeostasis in the cause of Allgrove syndrome was analysed by fluorescence (BODIPY-staining) and coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microscopy. RESULTS: To systematically address the question if human skin fibroblasts might serve as valuable biomaterial for (molecular) studies of NMD, we generated a protein library cataloguing 8280 proteins including a variety of such linked to genetic forms of motoneuron diseases, congenital myasthenic syndromes, neuropathies and muscle disorders. In silico-based pathway analyses revealed expression of a diversity of proteins involved in muscle contraction and such decisive for neuronal function and maintenance suggesting the suitability of human skin fibroblasts to study the etiology of NMD. Based on these findings, next we aimed to further demonstrate the suitability of this in vitro model to study NMD by a use case: the proteomic signature of fibroblasts derived from an Allgrove-patient was studied. Dysregulation of paradigmatic proteins could be confirmed in muscle biopsy of the patient and protein-functions could be linked to neurological symptoms known for this disease. Moreover, proteomic investigation of nuclear protein composition allowed the identification of protein-dysregulations according with structural perturbations observed in the muscle biopsy. BODIPY-staining on fibroblasts and CARS microscopy on muscle biopsy suggest altered lipid storage as part of the underlying disease etiology. CONCLUSIONS: Our combined data reveal that human fibroblasts may serve as an in vitro system to study the molecular etiology of rare neurological diseases exemplified on Allgrove syndrome in an unbiased fashion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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