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Enregistrement W4401696470 · doi:10.1093/conphys/coae059

Proteome profiling reveals opportunities to investigate biomarkers of oxidative stress and immune responses in blubber biopsies from free-ranging baleen whales

2024· article· en· W4401696470 sur OpenAlexaboutno aff
Joanna Kershaw, Christian Ramp, Richard Sears, A. Hall, Davina Derous

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramRijksuniversiteit GroningenUniversity of St AndrewsNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésBiologyBlubberOxidative stressBaleenMarine mammalProteomeImmune systemZoologyEcologyWhaleBioinformaticsImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over 25% of cetacean species worldwide are listed as critically endangered, endangered or vulnerable by the International Union for Conservation of Nature. Objective and widely applicable tools to assess cetacean health are therefore vital for population monitoring and to inform conservation initiatives. Novel blubber biomarkers of physiological state are examples of such tools that could be used to assess overall health. Proteins extracted from blubber likely originate from both the circulation and various cell types within the tissue itself, and their expression is responsive to signals originating from other organs and the nervous system. Blubber proteins can therefore capture information on physiological stressors experienced by individuals at the time of sampling. For the first time, we assess the feasibility of applying shotgun proteomics to blubber biopsy samples collected from free-ranging baleen whales. Samples were collected from minke whales (Balaenoptera acutorostrata) (n = 10) in the Gulf of St Lawrence, Canada. Total protein was extracted using a RIPA cell lysis and extraction buffer-based protocol. Extracted proteins were separated and identified using nanoflow Liquid Chromatography Electrospray Ionization in tandem with Mass Spectrometry. We mapped proteins to known biological pathways and determined whether they were significantly enriched based on the proteome profile. A pathway enrichment map was created to visualize overlap in tissue-level biological processes. Amongst the most significantly enriched biological pathways were those involved in immune system function: inflammatory responses, leukocyte-mediated immunity and the humoral immune response. Pathways associated with responses to oxidative stress were also enriched. Using a suite of such protein biomarkers has the potential to better assess the overall health and physiological state of live individuals through remote biopsy sampling. This information is vital for population health assessments to predict population trajectories, and ultimately guide and monitor conservation priorities and initiatives.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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