A discovery-based proteomics approach identifies protein disulphide isomerase (PDIA1) as a biomarker of β cell stress in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stress responses within the β cell have been linked with both increased β cell death and accelerated immune activation in type 1 diabetes (T1D). At present, information on the timing and scope of these responses as well as disease-related changes in islet β cell protein expression during T1D development is lacking. METHODS: Data independent acquisition-mass spectrometry was performed on islets collected longitudinally from NOD mice and NOD-SCID mice rendered diabetic through T cell adoptive transfer. FINDINGS: In islets collected from female NOD mice at 10, 12, and 14 weeks of age, we found a time-restricted upregulation of proteins involved in stress mitigation and maintenance of β cell function, followed by loss of expression of protective proteins that heralded diabetes onset. EIF2 signalling and the unfolded protein response, mTOR signalling, mitochondrial function, and oxidative phosphorylation were commonly modulated pathways in both NOD mice and NOD-SCID mice rendered acutely diabetic by T cell adoptive transfer. Protein disulphide isomerase A1 (PDIA1) was upregulated in NOD islets and pancreatic sections from human organ donors with autoantibody positivity or T1D. Moreover, PDIA1 plasma levels were increased in pre-diabetic NOD mice and in the serum of children with recent-onset T1D compared to non-diabetic controls. INTERPRETATION: We identified a core set of modulated pathways across distinct mouse models of T1D and identified PDIA1 as a potential human biomarker of β cell stress in T1D. FUNDING: NIH (R01DK093954, DK127308, U01DK127786, UC4DK104166, R01DK060581, R01GM118470, and 5T32DK101001-09). VA Merit Award I01BX001733. JDRF (2-SRA-2019-834-S-B, 2-SRA-2018-493-A-B, 3-PDF-20016-199-A-N, 5-CDA-2022-1176-A-N, and 3-PDF-2017-385-A-N).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».