Biological Sex Is an Effect Modifier of Allergen-Mediated Alteration of the Lung Proteome
Notice bibliographique
Résumé
Asthma exhibits a distinct sex bias in the disease prevalence, severity, and response to therapy. However, sex-related differences in alterations of the lung proteome mediated by aeroallergens critical in asthma, such as house dust mites (HDM), remain unknown. In this study, we define sex-related differences in the lung proteome using an HDM-challenged mouse model by 1D LC-MS/MS. Sex-disaggregated data analysis showed that 406 proteins were uniquely altered in females, 273 proteins were uniquely altered in males, and 414 proteins were altered in both females and males in response to HDM. In a linear mixed model analysis, sex modified the HDM exposure effect for 163 proteins, i.e., a significant sex:exposure interaction was identified in 84 proteins in females and 35 proteins in males. Of these, 12 proteins showed a significant sex effect in both female and male lungs. We further selected 3 proteins Tjp1, Lamtor1, and G3BP2 for independent confirmation studies. Our findings detail the sex-specific lung proteome in response to an aeroallergen critical in asthma and demonstrate that sex is a significant effect modifier of HDM response. These results will serve as a valuable resource for delineating sex-specific mechanisms in aeroallergen-driven responses in asthma research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».