Differential expression of receptors mediating receptor-mediated transcytosis (RMT) in brain microvessels, brain parenchyma and peripheral tissues of the mouse and the human
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Receptor-mediated transcytosis (RMT) is a principal pathway for transport of macromolecules essential for brain function across the blood-brain barrier (BBB). Antibodies or peptide ligands which bind RMT receptors are often co-opted for brain delivery of biotherapeutics. Constitutively recycling transferrin receptor (TfR) is a prototype receptor utilized to shuttle therapeutic cargos across the BBB. Several other BBB-expressed receptors have been shown to mediate transcytosis of ligands including insulin receptor (INSR) and insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R), lipid transporters LRP1, LDLR, LRP8 and TMEM30A, solute carrier family transporter LAT1 (subunit CD98hc) and leptin receptor (LEPR). In this study, we analyzed expression patterns of genes encoding RMT receptors in isolated brain microvessels, brain parenchyma and peripheral organs of the mouse and the human using RNA-seq approach. IGF1R, INSR and LRP8 were highly enriched in mouse brain microvessels compared to peripheral tissues. In human brain microvessels only INSR was enriched compared to either the brain or the lung. The expression levels of SLC2A1, LRP1, IGF1R, LRP8 and TFRC were significantly higher in the mouse compared to human brain microvessels. The protein expression of these receptors analyzed by quantitative Western blot and immunofluorescent staining of the brain microvessels correlated with their transcript abundance. This study provides a molecular transcriptomics map of key RMT receptors in mouse and human brain microvessels and peripheral tissues, important to translational studies of biodistribution, efficacy and safety of antibodies developed against these receptors.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».