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Enregistrement W4400574346 · doi:10.1101/2024.07.11.602936

Unveiling the Structural Proteome of an Alzheimer’s Disease Rat Brain Model

2024· preprint· en· W4400574346 sur OpenAlexaff
Elnaz Khalili Samani, S. M. Naimul Hasan, Matthew Waas, Alexander F. A. Keszei, Xiaoxiao Xu, Mahtab Heydari, Mary Hill, JoAnne McLaurin, Thomas Kislinger, Mohammad T. Mazhab‐Jafari

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomeDiseaseNeuroscienceComputational biologyProteomicsPosttranslational modificationSchizophrenia (object-oriented programming)BiologyChemistryBioinformaticsMedicineBiochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Studying native protein structures at near-atomic resolution in crowded environment presents a challenge. Consequently, understanding the structural intricacies of proteins within pathologically affected tissues often relies on mass spectrometry and proteomic analysis. In this study, we utilized electron cryomicroscopy (cryo-EM) and a specific method of analysis called Build and Retrieve (BaR) to investigate structural characteristics of protein complexes such as post-translational modification, active site occupancy, and arrested conformational state in Alzheimer’s Disease (AD) using brain lysate from a rat model (TgF344-AD) of the disease. Our findings reveal novel insights into the architecture of these complexes, which we corroborate through mass spectrometry analysis. Interestingly, it has been shown that the dysfunction of these protein complexes extends beyond AD, implicating them in cancer, as well as other neurodegenerative disorders such as Parkinson’s disease, Huntington’s disease, and Schizophrenia. By elucidating the structural details of these complexes, our work not only enhances our understanding of disease pathology but also suggests new avenues for future approaches in therapeutic intervention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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