Surfaceome mapping of primary human heart cells with CellSurfer uncovers cardiomyocyte surface protein LSMEM2 and proteome dynamics in failing hearts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cardiac cell surface proteins are drug targets and useful biomarkers for discriminating among cellular phenotypes and disease states. Here we developed an analytical platform, CellSurfer, that enables quantitative cell surface proteome (surfaceome) profiling of cells present in limited quantities, and we apply it to isolated primary human heart cells. We report experimental evidence of surface localization and extracellular domains for 1,144 N-glycoproteins, including cell-type-restricted and region-restricted glycoproteins. We identified a surface protein specific for healthy cardiomyocytes, LSMEM2, and validated an anti-LSMEM2 monoclonal antibody for flow cytometry and imaging. Surfaceome comparisons among pluripotent stem cell derivatives and their primary counterparts highlighted important differences with direct implications for drug screening and disease modeling. Finally, 20% of cell surface proteins, including LSMEM2, were differentially abundant between failing and non-failing cardiomyocytes. These results represent a rich resource to advance development of cell type and organ-specific targets for drug delivery, disease modeling, immunophenotyping and in vivo imaging
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».