Abstract P533: Distinct Molecular Compositions of Circulating Microparticles in Hypertension and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Microparticles (MPs) are emerging as novel markers and mediators of vascular pathology. The purpose of this study was to examine the effect of hypertension and diabetes on the molecular composition of circulating MPs. Methods: We studied circulating MPs isolated from transgenic mice expressing active human renin in the liver (TtRhRen, a model of hypertension), OVE26 type 1 diabetic mice, and their wild-type (WT) littermates. At 20 weeks of age mice were sacrificed and blood samples were obtained by cardiac puncture. MPs were subsequently isolated from platelet-free plasma via differential centrifugation and protein content was assessed via mass spectrometry (MS). Results: TtRhRen mice exhibited increased blood pressure compared with OVE26 mice or their WT littermates. (144.2±7.6 vs 123.5±4.9 [OVE26] vs. 114.6±5.7 mmHg [WT], p<0.05). MS identified 300 independent proteins with at least 2 peptides per protein. Of these, 167 were found in all groups studied, 27 were exclusive to WT mice, 4 were exclusive to TtRhRen mice and 46 were exclusive to OVE26 mice. In addition, 16 proteins were found in MPs from WT and OVE26 mice but absent from TtRhRen mice while 40 were found in MPs from TtRhRen and OVE26 mice but absent in MPs from WT mice. Interestingly, proteins exclusive to MPs derived from hypertensive TtRhRen mice included two proteins previously implicated in the pathogenesis of hypertension: insulin-like growth factor-binding protein 5 and haptoglobin. Conclusions: Taken together our results suggest that circulating MPs display a distinct molecular composition, reflective of pathogenic state. Further examination of these changes may lead to the identification of novel biomarkers 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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».