The Proteome of Circulating Large Extracellular Vesicles in Diabetes and Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension and diabetes induce vascular injury through processes that are not fully understood. Changes in extracellular vesicle (EV) composition could provide novel insights. Here, we examined the protein composition of circulating EVs from hypertensive, diabetic and healthy mice. EVs were isolated from transgenic mice overexpressing human renin in the liver (TtRhRen, hypertensive), OVE26 type 1 diabetic mice and wild-type (WT) mice. Protein content was analyzed using liquid chromatography-mass spectrometry. We identified 544 independent proteins, of which 408 were found in all groups, 34 were exclusive to WT, 16 were exclusive to OVE26 and 5 were exclusive to TTRhRen mice. Amongst the differentially expressed proteins, haptoglobin (HPT) was upregulated and ankyrin-1 (ANK1) was downregulated in OVE26 and TtRhRen mice compared with WT controls. Conversely, TSP4 and Co3A1 were upregulated and SAA4 was downregulated exclusively in diabetic mice; and PPN was upregulated and SPTB1 and SPTA1 were downregulated in hypertensive mice, compared to WT mice. Ingenuity pathway analysis identified enrichment in proteins associated with SNARE signaling, the complement system and NAD homeostasis in EVs from diabetic mice. Conversely, in EVs from hypertensive mice, there was enrichment in semaphroin and Rho signaling. Further analysis of these changes may improve understanding of vascular injury in hypertension and diabetes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».