Degradomics technologies in matrisome exploration
Notice bibliographique
Résumé
Consisting of a defined set of extracellular proteins secreted from resident cells and with minor contributions from serum proteins, the extracellular matrix (ECM) is an essential component of all tissues. Maintaining tissue homeostasis, structural support and cellular control through cell-ECM communication, the ECM has come to be viewed as not just a passive structural entity but rather as a dynamic signaling conduit between cells and the extracellular compartment. Proteins and their cleavage products mediate this communication, and aberrant signaling, either directly or indirectly distorting the ECM, results in pathological conditions including cancer, inflammation, fibrosis, and neurodegenerative diseases. Characterization of ECM components, the matrisome, the extracellular environment and their changes in disease is therefore of importance to understand and mitigate by developing novel therapeutics. Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) proteomics has been integral to protein and proteome research for decades and long superseded the obsolescent gel-based approaches. A continuous effort has ensured progress with increased sensitivity and throughput as more advanced equipment has been developed hand in hand with specialized enrichment, detection, and identification methods. Part of this effort lies in the field of degradomics, a branch of proteomics focused on discovering novel protease substrates by identification of protease-generated neo-N termini, the N-terminome, and characterizing the responsible protease networks. Various methods to do so have been developed, some specialized for specific tissue types, others for particular proteases, throughput, or ease of use. This review aims to provide an overview of the state-of-the-art proteomics techniques that have successfully been recently utilized to characterize proteolytic cleavages in the ECM and thereby guided new research and understanding of the ECM and matrisome biology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».