Proteomic Characterization of the Rhesus Macaque Lens Nucleus: Similarity to Human Lens, Age Effects on Protein Solubility, and Trends in Post-Translational Modifications
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Proteomes of lens nuclei from young (4 years old) and old (15-16 years old) rhesus macaques (Macaca mulatta) were analyzed to determine similarity of the proteomic profile to that of human lenses, age-related differences in protein solubility, and association of various post-translational modifications with age and protein solubility. Methods: Lens core proteins were separated into water-soluble and water-insoluble fractions using aqueous buffer and centrifugation. The water-insoluble fraction was solubilized using sodium dodecyl sulfate (SDS). Proteins were processed using S-trap columns, and peptide digests were analyzed using high-resolution, label-free data-dependent acquisition (DDA) proteomics. Open modification searches were performed using MSFragger to identify possible post-translational modifications (PTMs). The number of modified peptide tandem mass spectra confidently assigned to samples by age or solubility were compared to find PTMs with statistically significant count differences. Results: The overall proteomic profile of rhesus macaque lenses was very similar to human lenses, consisting of 80.2% crystallins, 1.1% beaded filament proteins, and 18.7% other proteins. The crystallin fraction consisted of 27% alpha crystallins, 67.6% beta/gamma crystallins, and 5.4% taxon-specific psi crystallin. Glycolytic enzymes, beta/gamma crystallins, and a few glutathione-related enzymes were found to have age-related shifts to the water-insoluble fraction. There were significant differences in deamidation, dioxidation, carbamylation, carboxymethylation, and trioxidation based on age and/or solubility of proteins. Conclusions: These data indicate a high level of conformity between rhesus macaque and human lens proteomes, and a few key differences. We identified several age-related differences in protein solubility and PTM that may contribute to lens pathology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».