An Approach to Measuring Protein Turnover in Human Induced Pluripotent Stem Cell Organoids by Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patient-derived organoids from induced pluripotent stem cells have emerged as a model for studying human diseases beyond conventional two-dimensional (2D) cell culture. Briefly, these three-dimensional organoids are highly complex, capable of self-organizing, recapitulate cellular architecture, and have the potential to model diseases in complex organs, such as the brain. For example, the hallmark of Parkinson’s disease - proteostatic dysfunction leading to the selective death of neurons in the substantia nigra - present a subtle distinction in cell type specificity that is simply lost in 2D cell culture models. As such, the development of robust methods to study global proteostasis and protein turnover in organoids will remain a critical need as organoid models evolve. To solve this problem, we have designed a workflow to extract proteins from organoids and measure global protein turnover using mass spectrometry and stable isotope labeling using amino acids in cell culture (SILAC). This allowed us to measure the turnover rates of 844 proteins and compare protein turnover to previously reported data in primary cell cultures and in vivo models. Taken together, this method will facilitate the study of proteostasis in organoid models of human disease and will provide an analytical and statistical framework to measure protein turnover in organoids of all cell types.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».