Integrating multiple omics levels using the human protein complexome as a framework, a multi-omics study of inborn errors of metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proteins organize into functional assemblies that drive diverse biological activities. Leveraging a comprehensive dataset of manually curated annotations for the human protein complexome, we investigated biological perturbations at the protein complex level. Using proteomics and transcriptomics data from fibroblasts of patients with inborn errors of metabolism (IEM) and control samples, we globally mapped information onto complex subunits to discern affected processes. Across the patient cohort (consisting of organic acidaemias, fatty acid oxidation defects and mitochondrial respiratory chain defect IEMs), mitochondrial oxidative phosphorylation emerged as the most perturbed pathway, identified through proteomics datasets. Simultaneously, metabolomics highlighted significant regulation of phospholipids in patients with Fatty Acid and Mitochondrial IEM. Moreover, proteomics analysis also revealed the dysregulation of protein complexes involved in histone (de)acetylation, a finding validated through Western Blot analysis measuring histone acetylation levels. This introduces a novel epigenetic dimension to IEM and metabolic research, suggesting avenues for further exploration. Our study demonstrates a multiomics data integration concept that maps proteomics and transcriptomics data onto model organism complexomes. This integrative approach can be extended to metabolomics and lipidomics, associating information with complexes having metabolic functions, such as enzymatic complexes. This global strategy for identifying disease-relevant perturbations offers a systems-wide perspective on molecular-level physiological and pathological changes. Such insights are crucial for devising clinical intervention strategies and prioritizing druggable pathways and complexes. The presented methodology provides a foundation for future investigations, emphasizing the importance of integrating multiomics data to comprehensively understand cellular machinery alterations and facilitate targeted therapeutic approaches.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».