Proteomic and metabolomic analyses reveal the novel targets of spermine for alleviating diabetic cardiomyopathy in type II diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic cardiomyopathy (DCM) is one of the most serious complications of diabetes. Recent cardiology studies suggest that spermine has a cardioprotective effect. Here, we used proteomic and metabolomic analyses to reveal the underlying research targets in a type II diabetic (T2D) mouse model treated with spermine. Left ventricular tissues from nine mice (Control group, three; T2D group, three; T2D+SP group, three) were excised and analyzed. Quantitative analysis of the global proteome and metabolome was performed using the 4D label-free technique and untargeted metabolomics, respectively, and differentially expressed proteins (DEPs) and metabolites were used to perform bioinformatic analyses. A total of 169 DEPs were identified in T2D/Control group, including 115 upregulated and 54 downregulated proteins. Furthermore, 16 DEPs were identified in T2D+SP/T2D group, where these DEPs were found highly enriched in the cellular, metabolic processes, biological regulation, response to stimulus, and immune system process. The results of association analysis between proteomics and metabolomics showed that SP could affect the production of 51 metabolites by regulating the expression of 16 DEPs in the T2D+SP/T2D group. We also found that PRKG1 was closely related to the expressions of 10 overlapping metabolites between db/db and SP-treated mice. Our findings provide insights into the underlying mechanisms for DCM and suggest the potential applicability of utilizing spermine on protecting against DCM-associated cardiac function deterioration.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».