Plasma exosome proteomics reveals the pathogenesis mechanism of post-stroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Exploration and utilization of exosome biomarkers and their related functions provide the possibility for the diagnosis and treatment of post-stroke cognitive impairment (PSCI). To identify the new diagnostic and prognostic biomarkers of plasma exosome were uzed label-free quantitative proteomics and biological information analysis in PSCI patients. Behavioral assessments were performed, including the Mini-Mental Status Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Barthel index, the Morse Fall Seale (MFS) between control group (n = 10) and PSCI group (n = 10). The blood samples were collected to analyse the biomarker and differentially expressed proteins of plasma exosome using label-free quantitative proteomics and biological information. The exosomes marker proteins were determined by Western blot. The exosome morphology was observed by transmission electron microscopy. The scores of MMSE and MoCA were significantly decreased in the PSCI group. The PT% and high-density lipoprotein decreased and the INR ratio increased in PSCI group. The mean size of exosome was approximately 71.6 nm and the concentration was approximately 6.8E+7 particles/mL. Exosome proteomics identified 259 differentially expressed proteins. The mechanisms of cognitive impairment are related to regulate the degradation of ubiquitinated proteins, calcium dependent protein binding, cell adhesive protein binding, formation of fibrin clot, lipid metabolism and ATP-dependent degradation of ubiquitinated proteins in plasma exosome of PSCI patients. Plasma levels of YWHAZ and BAIAP2 were significantly increased while that of IGHD, ABCB6 and HSPD1 were significantly decreased in PSCI patients. These proteins might be target-related proteins and provide global insights into pathogenesis mechanisms of PSCI at plasma exosome proteins level.
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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) | 0,000 | 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)
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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 ».