Substantial downregulation of mitochondrial and peroxisomal proteins during acute kidney injury revealed by data‐independent acquisition proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) manifests as a major health concern, particularly for the elderly. Understanding AKI-related proteome changes is critical for prevention and development of novel therapeutics to recover kidney function and to mitigate the susceptibility for recurrent AKI or development of chronic kidney disease. In this study, mouse kidneys were subjected to ischemia-reperfusion injury, and the contralateral kidneys remained uninjured to enable comparison and assess injury-induced changes in the kidney proteome. A ZenoTOF 7600 mass spectrometer was optimized for data-independent acquisition (DIA) to achieve comprehensive protein identification and quantification. Short microflow gradients and the generation of a deep kidney-specific spectral library allowed for high-throughput, comprehensive protein quantification. Upon AKI, the kidney proteome was completely remodeled, and over half of the 3945 quantified protein groups changed significantly. Downregulated proteins in the injured kidney were involved in energy production, including numerous peroxisomal matrix proteins that function in fatty acid oxidation, such as ACOX1, CAT, EHHADH, ACOT4, ACOT8, and Scp2. Injured kidneys exhibited severely damaged tissues and injury markers. The comprehensive and sensitive kidney-specific DIA-MS assays feature high-throughput analytical capabilities to achieve deep coverage of the kidney proteome, and will serve as useful tools for developing novel therapeutics to remediate kidney function.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».