Plasma Proteomic Profiling of a Group of Anxious Dogs by LC‐MS/MS: A Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Anxiety is the most common underlying cause of behavioral problems in dogs, which remain a top reason for relinquishment and euthanasia. Despite its high prevalence, anxiety is often underdiagnosed, partly due to a limited understanding of biological processes and absence of diagnostic biomarkers. Our study aims to address this knowledge gap. EXPERIMENTAL DESIGN: Plasma from 10 anxious and 10 matched control dogs were analyzed following a label-free quantitation proteomics workflow based on data-dependent acquisition using a Thermo Q Exactive Plus coupled to an EASY-nLC 1200, Vanquish UHPLC, or Evosep One. Data were processed with Proteome Discoverer 2.4 (Thermo), Perseus (Max Planck Institute), Cytoscape and other bioinformatic tools. RESULTS: Between 279 and 350 proteins were identified, and proteins such as fibrinogen, apolipoproteins, and complement system and coagulation cascade proteins were significantly different between groups. Additionally, we identified two putative subgroups of anxious dogs, suggesting potentially different underlying pathophysiological mechanisms for a single anxiety phenotype. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: To our knowledge, this is the first comprehensive clinical in-depth proteomic profiling of plasma from anxious dogs. Our findings lay the foundation for elucidating the pathophysiology of canine anxiety and for the future validation and establishment of novel candidate biomarkers for disease diagnosis. Novel biomarkers would allow for a more effective and objective diagnosis of anxiety, even when not phenotypically apparent. SUMMARY: Previous mass spectrometry (MS) studies have found proteomic profile differences in other diseases and other animal species. This is to our knowledge, the first unbiased and comprehensive clinical in-depth proteomic profiling of plasma from dogs suffering from anxiety disorders. These findings have an impact on animal health as they set the foundation to elucidate the pathophysiology of canine anxiety so that in the future novel candidate biomarkers can be established and validated, furthering the potential development of new drugs and guiding patient-specific therapeutic interventions based on biomarker profiles. In the clinic, novel biomarkers could allow for a more effective and objective diagnosis of anxiety disorders, even when not phenotypically apparent. Detection and measurement of early stages of anxiety disorders as well as treatment monitoring in pet dogs would allow patients to be treated quicker, before the potential onset of aggression, and a faster recovery, thus improving the welfare of companion animals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».