Measuring mitochondrial protein turnover in a human midbrain organoid Parkinson's model by mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s Disease (PD) is a currently incurable neurodegenerative disorder that manifests in the elderly through motor symptoms of bradykinesia, rigidity and tremor. Those symptoms are caused by a dopamine (DA) deficit, which leads to ineffective neural motor function. Intriguingly, certain DA neuronal populations involved in the disease will die whilst others nearby that are very similar will survive. One of the prevalent theories explaining this selective death is the mitochondrial stress hypothesis, where affected neurons are more susceptible to mitochondrial damage. Therefore, understanding the mechanisms of mitochondrial quality control in these PD-associated neural populations is critical. PINK1, a mitochondrial-targeted kinase, and Parkin, a ubiquitin ligase, are two proteins implicated with early-onset PD. Previous studies have found that the turnover, or rate of degradation, of mitochondrial proteins in Drosophila is slowed down by mutations in Parkin and PINK1. Whether the loss of Parkin or PINK1 in mammals have similar effects on mitochondrial proteins has yet to be confirmed. The objective of this thesis research project was to measure protein turnover in a human midbrain induced pluripotent stem cell organoids (IPSC) model using stable isotope labeling of amino acid in cell culture (SILAC) and mass spectrometry proteomics. Sample preparation and data acquisition protocols were optimized on a wild-type and Parkin knock-out (KO) human IPSC organoid model, and their proteome compared to mouse brain proteomes. Then, organoids were incubated in a medium supplemented with deuterium(D3)-labeled leucine over a 28-day time course, which revealed progressive incorporation of the label. Various data acquisition and analysis pipelines were evaluated and compared with regards to proteome coverage and SILAC quantification. Future experiments are planned to increase biological replicates in the organoid model and within a mouse Parkin KO model while continuing to improve our mass spectrometry methods and proteomic software analysis
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».