Novel approach to exploring protease activity and targets in HIV-associated obstructive lung disease using combined proteomic-peptidomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive lung disease (OLD) is increasingly prevalent among persons living with HIV (PLWH). However, the role of proteases in HIV-associated OLD remains unclear. METHODS: We combined proteomics and peptidomics to comprehensively characterize protease activities. We combined mass spectrometry (MS) analysis on bronchoalveolar lavage fluid (BALF) peptides and proteins from PLWH with OLD (n = 25) and without OLD (n = 26) with a targeted Somascan aptamer-based proteomic approach to quantify individual proteases and assess their correlation with lung function. Endogenous peptidomics mapped peptides to native proteins to identify substrates of protease activity. Using the MEROPS database, we identified candidate proteases linked to peptide generation based on binding site affinities which were assessed via z-scores. We used t-tests to compare average forced expiratory volume in 1 s per predicted value (FEV1pp) between samples with and without detection of each cleaved protein and adjusted for multiple comparisons by controlling the false discovery rate (FDR). FINDINGS: We identified 101 proteases, of which 95 had functional network associations and 22 correlated with FEV1pp. These included cathepsins, metalloproteinases (MMP), caspases and neutrophil elastase. We discovered 31 proteins subject to proteolytic cleavage that associate with FEV1pp, with the top pathways involved in small ubiquitin-like modifier mediated modification (SUMOylation). Proteases linked to protein cleavage included neutrophil elastase, granzyme, and cathepsin D. INTERPRETATIONS: In HIV-associated OLD, a significant number of proteases are up-regulated, many of which are involved in protein degradation. These proteases degrade proteins involved in cell cycle and protein stability, thereby disrupting critical biological functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».