A new strategy to uncover fragile X proteomic biomarkers using the nascent proteome of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs)
Notice bibliographique
Résumé
Fragile X syndrome (FXS) is the most prevalent inherited cause of intellectual disabilities and autism spectrum disorders. FXS result from the loss of expression of the FMRP protein, an RNA-binding protein that regulates the expression of key synaptic effectors. FXS is also characterized by a wide array of behavioural, cognitive and metabolic impairments. The severity and penetrance of those comorbidities are extremely variable, meaning that a considerable phenotypic heterogeneity is found among fragile X individuals. Unfortunately, clinicians currently have no tools at their disposal to assay a patient prognosis upon diagnosis. Since the absence of FMRP was repeatedly associated with an aberrant protein synthesis, we decided to study the nascent proteome in order to screen for potential proteomic biomarkers of FXS. We used a BONCAT (Biorthogonal Non-canonical Amino Acids Tagging) method coupled to label-free mass spectrometry to purify and quantify nascent proteins of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from 7 fragile X male patients and 7 age-matched controls. The proteomic analysis identified several proteins which were either up or downregulated in PBMCs from FXS individuals. Eleven of those proteins were considered as potential biomarkers, of which 5 were further validated by Western blot. The gene ontology enrichment analysis highlighted molecular pathways that may contribute to FXS physiopathology. Our results suggest that the nascent proteome of PBMCs is well suited for the discovery of FXS biomarkers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».