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Enregistrement W4399528212 · doi:10.3389/fnins.2024.1375299

Proteomics and lipidomic analysis reveal dysregulated pathways associated with loss of sacsin

2024· article· en· W4399528212 sur OpenAlexaboutno aff
Daniele Galatolo, Silvia Rocchiccioli, Nicoletta Di Giorgi, Flavio Dal Canto, Giovanni Signore, Federica Morani, Elisa Ceccherini, Stefano Doccini, Filippo M. Santorelli

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlycogen Storage Diseases and Myoclonus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomicsAutophagyBiologyCell biologyHomeostasisProteomeAtaxiaBioinformaticsGeneBiochemistryNeuroscienceApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) is a rare incurable neurodegenerative disease caused by mutations in the SACS gene, which codes for sacsin, a large protein involved in protein homeostasis, mitochondrial function, cytoskeletal dynamics, autophagy, cell adhesion and vesicle trafficking. However, the pathogenic mechanisms underlying sacsin dysfunction are still largely uncharacterized, and so attempts to develop therapies are still in the early stages. Methods To achieve further understanding of how processes are altered by loss of sacsin, we used untargeted proteomics to compare protein profiles in ARSACS fibroblasts versus controls. Results Our analyses confirmed the involvement of known biological pathways and also implicated calcium and lipid homeostasis in ARSACS skin fibroblasts, a finding further verified in SH-SY5Y SACS –/– cells. Validation through mass spectrometry-based analysis and comparative quantification of lipids by LC-MS in fibroblasts revealed increased levels of ceramides coupled with a reduction of diacylglycerols. Discussion In addition to confirming aberrant Ca 2+ homeostasis in ARSACS, this study described abnormal lipid levels associated with loss of sacsin.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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