Identification of unusually disulphide-bonded insulin forms using mass spectrometry and thermolysin cleavage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Insulin is an essential hormone made by the pancreatic beta-cells in the islets of Langerhans. Beta-cells produce more insulin protein than virtually all other cellular proteins combined. Dysfunction in the process of insulin synthesis can lead to disease, including rare forms of monogenic diabetes. Specifically, aberrant intra-insulin and inter-insulin disulphide bonds have been implicated in the pathology of type 1 diabetes and type 2 diabetes, respectively. In type 1 diabetes, misprocessed insulin isoforms may be neoepitopes that kick-start and/or exacerbate the auto-immune response. In type 2 diabetes, aberrant disulphides form insulin dimers that can clog the endoplasmic reticulum and contribute to beta cell dysfunction. To facilitate the study of novel and known insulin neoepitopes and dimers, we present an unbiased and rapid technique for identifying insulin disulphide patterns from pancreatic islet extracts. The basis of this method is the cleavage between insulin’s cysteine residues with the metalloprotease, thermolysin, and subsequent identification of cysteine containing fragments and their partner peptides by LC-MS/MS. Using this technique, we identify 6 aberrant disulphide bonded insulin species, including a previously described type 1 diabetes neoepitope, as well as inter-chain disulphide bonded insulin dimers. Furthermore, using the endoplasmic stress inducer, thapsigargin, we observe increased disulphide errors in a patient donor sample. This approach lays foundations to identify the scope and cause of aberrant insulin disulphide formation in health and disease.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».