Proteome of the Luminal Surface of the Blood–Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
Interrogation of the molecular makeup of the blood-brain barrier (BBB) using proteomic techniques has contributed to the cataloguing and functional understanding of the proteins uniquely organized at this specialized interface. The majority of proteomic studies have focused on cellular components of the BBB, including cultured brain endothelial cells (BEC). Detailed proteome mapping of polarized BEC membranes and their intracellular endosomal compartments has led to an improved understanding of the processes leading to internalization and transport of various classes of molecules across the BBB. Quantitative proteomic methods have further enabled absolute and comparative quantification of key BBB transporters and receptors in isolated BEC and microvessels from various species. However, translational studies further require in vivo/in situ analyses of the proteins exposed on the luminal surface of BEC in vessels under various disease and treatment conditions. In vivo proteomics approaches, both profiling and quantitative, usually rely on 'capturing' luminally-exposed proteins after perfusion with chemical labeling reagents, followed by analysis with various mass spectrometry-based approaches. This manuscript reviews recent advances in proteomic analyses of luminal membranes of BEC in vitro and in vivo and their applications in translational studies focused on developing novel delivery methods across the BBB.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».