Analysis of the lake trout heart, blood, liver, and brain proteome using evolutionary proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Salvelinus namaycush (lake trout) is a top‐predator fish in the Great Lakes region. The Great Lakes Fish Monitoring and Surveillance Program (GLFMSP) use lake trout as a bioindicator of chemical stress by monitoring the concentrations of persistent, bioaccumulative and toxic (PBT) chemicals in their bodies. Studies have shown that elevated concentrations of PBTs can cause changes in transcribed genes, translated mRNAs, proteins produced, and post‐translational modifications in aquatic species. Though lake trout is used to monitor chemical concentrations for over 50 years, there is very little information available on the proteome of this species. A well‐developed protein database for the lake trout would help elucidate the effects of PBT chemicals on this species providing a direct health metric for the Great Lakes ecosystem. Methods In this study, heart, blood, brain, and liver samples from lake trout were analyzed by SDS‐PAGE, followed by in‐gel trypsin digestion and analysis by nanoLC‐MS/MS. The raw data was searched against different NCBI and UniProtKB databases in Mascot Daemon and the output was analyzed by Scaffold 4.3 software. Databases used include Actinopterygii, Salmonidae, Salvelinus , as well as the highly studied species Oncorhynchus mykiss and Danio rerio . Preliminary Data Previously, our group has reported a large number of proteins for lake trout liver, heart and blood (Dupree et al., Proteomics, 2019, PMID: 31578773 and Dupree et al., Proteomics, 2021, PMID: 34676671). In lake trout liver we identified 4194 proteins using the NCBI databases and 3811 potential protein hits in the UniProtKB databases. In the blood and heart we identified 838 and 580 proteins, respectively, using NCBI databases and 1180 and 561 potential protein hits for the heart and blood, respectively in BR2. A lake trout brain proteomics analysis completed using an in‐house SDS‐PAGE, followed by in gel digestion and nanoLC‐MS/MS analysis. The Mascot database search is underway. Once protein hits are cataloged, BLAST and Scaffold‐based comparisons of the liver, heart, blood and brain will be performed. Additional search of the data against the other fish relatives will also be completed. Through this process, evolutionary relationships for the lake trout species will also be explored. The current study will add to our understanding of the lake trout proteome that will be used to understand the biochemical/physiological effects of legacy PBT chemicals in the Great Lakes ecosystem. Novel Aspect Use of four types of lake trout tissue together to develop a protein database for the species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».