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Enregistrement W4225319164 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.0r319

Adaptation of Native GELFrEE for HDL Particle Size Subtype Separation and Differential Apolipoprotein Proteoform Quantification

2022· article· en· W4225319164 sur OpenAlexaff
Nicholas DiStefano, Cameron Lloyd‐Jones, Henrique S. Seckler, Philip D. Compton, Allan D. Sniderman, Neil L. Kelleher, John Wilkins

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésApolipoprotein BChemistryProteomeCholesterolHigh-density lipoproteinParticle sizeReverse cholesterol transportLipoproteinChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High‐density lipoproteins (HDL) are central to cholesterol transport, and higher concentration of HDL‐bound cholesterol (HDL‐C) is associated with lower coronary artery disease (CAD) risk. Recent reports refute a causal link between these variables, suggesting better understanding of HDL variation is necessary. HDL particles differ in size and size subtypes differ in proteome, lipidome, and functional characteristics. Apolipoprotein A‐I (ApoA‐I), a major determinant of HDL structure and biochemistry, is made up of 15 distinct proteoforms. ApoA‐I proteoforms correlate with HDL efflux, a measure of cholesterol transport efficiency, but it is unknown if ApoA‐I proteoforms vary with HDL particle size. Herein, we adapt a native separation methodology to inquire on the relationship between HDL size subtypes, their function, and apolipoprotein proteoform profiles. Pooled serum (20μl) from 30 individuals with high, medium and low HDL‐C levels, were loaded to CN‐GELFrEE, a native electrophoretic technique, to separate HDL particles by size. Mid‐resolution and high‐resolution modes were employed. Immunoassays were done to characterize ApoA‐I content and average particle size of the electrophoretic fractions. Proteoform quantification was performed on ApoA‐I‐containing fractions by top‐down LC‐MS. SIM scans were devised for higher sensitivity in ApoA‐I proteoform detection. Custom software matched, scored and quantified proteoform‐specific spectra, and calculated association to particle size. In both resolution modes, average fraction sizes were roughly linearly correlated to fraction collection time, and size‐range overlap between fractions was small. In mid‐resolution mode 3‐4 fractions contained ApoA‐I, while high‐resolution mode yielded 36 distinct HDL size fractions. Fractions roughly spanned the range between 5 to 11nm, similar to previously reported ranges for HDL particles. Proteoform quantification revealed significant variation of proteoform profiles in different size‐ranges of HDL. Fatty‐acylated ApoA‐I, a species previously correlated to higher cholesterol efflux, had higher relative abundance (~1.5x to 2x) in the pre‐beta‐1 (5‐7.1nm) and alpha‐3 (9‐11nm) size ranges of HDL, while glycated and oxidized proteoforms were significantly more abundant (~3x to 4x) in the medium size ranges (alpha‐4, alpha‐3 and alpha‐2). Interestingly, the truncated proteoform of ApoA‐I had no significant differences in abundance between different particle sizes. Our experimental data suggest that the profile of ApoA‐I proteoforms in HDL particles is size‐dependent and thus ApoA‐I proteoforms may be important markers or mediators of HDL size regulation. Notably, the differences in PTM prevalence from medium sizes to large and pre‐beta subtypes may be markers of the pathway of HDL maturation and/or different functions of each subtype.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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