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Enregistrement W4396807140 · doi:10.1002/jcsm.13470

Integrated multi‐omics approach reveals the role of striated muscle preferentially expressed protein kinase in skeletal muscle including its relationship with myospryn complex

2024· article· en· W4396807140 sur OpenAlexfundno aff
Qifei Li, Jasmine Lin, Shiyu Luo, Klaus Schmitz‐Abe, Rohan Agrawal, Melissa Meng, Behzad Moghadaszadeh, Alan H. Beggs, Xiaoli Liu, Mark A. Perrella, Pankaj B. Agrawal

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesIntellectual and Developmental Disabilities Research CenterNational Institutes of Health
Mots-clésSkeletal muscleCell biologyKinaseComputational biologyBiologyMyocyteChemistryBiochemistryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Autosomal‐recessive mutations in SPEG (striated muscle preferentially expressed protein kinase) have been linked to centronuclear myopathy with or without dilated cardiomyopathy (CNM5). Loss of SPEG is associated with defective triad formation, abnormal excitation–contraction coupling, calcium mishandling and disruption of the focal adhesion complex in skeletal muscles. To elucidate the underlying molecular pathways, we have utilized multi‐omics tools and analysis to obtain a comprehensive view of the complex biological processes and molecular functions. Methods Skeletal muscles from 2‐month‐old SPEG‐deficient ( Speg ‐CKO) and wild‐type (WT) mice were used for RNA sequencing ( n = 4 per genotype) to profile transcriptomics and mass spectrometry ( n = 4 for WT; n = 3 for Speg ‐CKO mice) to profile proteomics and phosphoproteomics. In addition, interactomics was performed using the SPEG antibody on pooled muscle lysates (quadriceps, gastrocnemius and triceps) from WT and Speg ‐CKO mice. Based on the multi‐omics results, we performed quantitative real‐time PCR, co‐immunoprecipitation and immunoblot to verify the findings. Results We identified that SPEG interacts with myospryn complex proteins CMYA5, FSD2 and RyR1, which are critical for triad formation, and that SPEG deficiency results in myospryn complex abnormalities (protein levels decreased to 22 ± 3% for CMYA5 [ P < 0.05] and 18 ± 3% for FSD2 [ P < 0.01]). Furthermore, SPEG phosphorylates RyR1 at S2902 (phosphorylation level decreased to 55 ± 15% at S2902 in Speg ‐CKO mice; P < 0.05), and its loss affects JPH2 phosphorylation at multiple sites (increased phosphorylation at T161 [1.90 ± 0.24‐fold], S162 [1.61 ± 0.37‐fold] and S165 [1.66 ± 0.13‐fold]; decreased phosphorylation at S228 and S231 [39 ± 6%], S234 [50 ± 12%], S593 [48 ± 3%] and S613 [66 ± 10%]; P < 0.05 for S162 and P < 0.01 for other sites). On analysing the transcriptome, the most dysregulated pathways affected by SPEG deficiency included extracellular matrix–receptor interaction ( P < 1e −15 ) and peroxisome proliferator‐activated receptor signalling ( P < 9e −14 ). Conclusions We have elucidated the critical role of SPEG in the triad as it works closely with myospryn complex proteins (CMYA5, FSD2 and RyR1), it regulates phosphorylation levels of various residues in JPH2 and S2902 in RyR1, and its deficiency is associated with dysregulation of several pathways. The study identifies unique SPEG‐interacting proteins and their phosphorylation functions and emphasizes the importance of using a multi‐omics approach to comprehensively evaluate the molecular function of proteins involved in various genetic disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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