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Enregistrement W3155036073 · doi:10.1097/01.hjh.0000744408.90240.04

PROTEOMIC ASSESSMENT OF CIRCULATING MICROPARTICLES IN HYPERTENSION AND DIABETES

2021· article· en· W3155036073 sur OpenAlexaff
Ozgun Varol, Maddison Turner, Jean-François Thibodeau, Chet E. Holterman, C. Kennedy, Dylan Burger

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Research and Disease Studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineEndocrinologyEndoplasmic reticulumDiabetes mellitusGenetically modified mouseDownregulation and upregulationDifferential centrifugationTransgeneMolecular biologyBiochemistryChemistryBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: It is estimated that 415 million individuals are living with diabetes and an estimated 1.13 billion individuals worldwide have hypertension. Hypertension and diabetes are both associated with increased cardiovascular risk however the molecular changes to the vasculature associated these conditions are not fully understood. In the present study we examined the protein composition of circulating microparticles (MPs) in hypertensive, diabetic and healthy mice to identify common and disease-specific molecular changes. Design and method: Protein content was assessed in microparticles isolated from platelet-poor plasma of transgenic mice expressing human renin in the liver (TtRhRen, hypertension model), OVE26 type 1 diabetic mice and wild-type (WT) FVBN mice. Microparticles were isolated by differential centrifugation and protein content was analyzed using liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS/MS). Results: We identified a total of 297 independent proteins with at least 2 peptides per protein. Of these, 163 proteins were found in all groups studied, 48 were exclusive to WT mice, 23 were exclusive to OVE26 mice and 4 were exclusive to TtRhRen mice. In addition, 22 proteins were observed with > 1.5 fold change (FC) compared to wild-type mice, and 68 proteins were reduced by > 50%. Amongst the top ten differentially expressed proteins, fibrinogen was upregulated in both OVE26 and TtRhRen mice compared with wild-type controls. Similarly Trem-like transcript 1, sarcoplasmic/ endoplasmic reticulum calcium ATPase 3 and junction plakoglobin were all downregulated in both OVE26 mice and TtRhRen mice. Conversely, arginase was up-regulated in diabetic, but not hypertensive mice while carboxypeptidase was up-regulated in hypertensive but not diabetic mice. Gene ontology (GO) analysis of 96 proteins unique or enriched in MPs from OVE26 mice indicated the presence of proteins involved in arginine biosynthesis and blood coagulation. GO analysis of TtRhRen-enriched proteins indicated presence of proteins associated with integrin signaling and inflammation. Conclusions: In summary, assessment of MP protein composition revealed common and disease-specific changes in diabetes and hypertension. Further analysis of these changes may lead to the identification of novel pathways associated with the pathogenesis of vascular injury in hypertension and diabetes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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