Qualitative Shotgun Proteomics Strategy for Protein Expression Profiling of Fish Otoliths
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research on fish otoliths and their capacity to serve as biochronological recorders, much remains unknown about their protein composition, the mechanisms by which proteins are incorporated into the otolith matrix, or the potential for using otolith proteins to provide insight into aspects of fish life history. We examined the protein composition of Atlantic cod (Gadus morhua) otoliths using a state-of-the-art shotgun proteomics approach with liquid chromatography coupled to an electrospray ionization-orbitrap tandem mass spectrometer. In addition to previously known otolith matrix proteins, we discovered over 2000 proteins not previously identified in cod otoliths and more than 1500 proteins not previously identified in any fish otoliths. These included three novel proteins (Somatolactin, F-actin-capping protein subunit beta, Annexin) primarily involved in binding calcium ions and likely mediating crystal nucleation. However, most of the otolith proteins were not necessarily related to otolith formation but rather to other aspects of fish physiology. For example, we identified sex-related biomarkers for males (SPATA6 protein) and females (Vitellogenin-2-like protein). We highlight some noteworthy classes of proteins having diverse functions; however, the primary goal here is not to discuss each protein separately. The number and diverse roles of the proteins discovered in the otoliths suggest that proteomics could reveal critical life history information from archived otolith collections that could be invaluable for understanding aspects of fish biology and population ecology. This proof-of-concept methodology paper provides a novel methodology whereby otolith proteomics can be further explored.
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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) | 0,000 | 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 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 ».