Label‐free quantitative proteomic analysis of extracellular vesicles released from fibroblasts derived from patients with spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Spinal muscular atrophy (SMA) is an autosomal recessive disorder that represents a significant cause of infant mortality. SMA is characterized by reduced levels of the Survival Motor Neuron protein leading to the loss of alpha motor neurons in the spinal cord and brain stem as well as defects in peripheral tissues such as skeletal muscle and liver. With progress in promising therapies such as antisense oligonucleotide and gene replacement, there remains a need to better understand disease subtypes and develop biomarkers for improved diagnostics and therapeutic monitoring. In this study, we have examined the utility of extracellular vesicles as a source of biomarker discovery in patient-derived fibroblast cells. Proteome examination utilizing data-independent acquisition and ion mobility mass spectrometry identified 684 protein groups present in all biological replicates tested. Label-free quantitative analysis identified 116 statistically significant protein alterations compared to control cells, including several known SMA biomarkers. Protein level differences were also observed in regulators of Wnt signaling and Cajal bodies. Finally, levels of insulin growth factor binding protein-3 were validated as being significantly higher in extracellular vesicles isolated from SMA cells. We conclude that extracellular vesicles represent a promising source for SMA biomarker discovery as well as a relevant constituent for advancing our understanding of SMA pathophysiology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».