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1 epizootiology和clizootiology and clinic of传染病诊所,伦布林生活科学兽医学院,Gł˛eboka30,20-612 lublin,波兰; artur.ciszewski@up.lublin.pl(A.C。); zespollukasza@gmail.com(K.M.)2预防性兽医和禽类疾病的细分,兽医学院,动物疾病生物基础研究所,卢布林大学生命科学大学,Gł˛eboka30,20-612 lublin,波兰; agnieszka.marek@up.lublin.pl 3 Department of Biochemistry, Faculty of Veterinary Medicine, University of Life Sciences in Lublin, Gł˛eboka 30, 20-612 Lublin, Poland 4 Sub-Department of Pathophysiology, Department of Preclinical of Veterinary Sciences, Faculty of Veterinary Medicine, University of Life Sciences in Lublin, Gł˛eboka30,20-612卢布林,波兰; bartlomiej.szymczak@up.lublin.pl 5植物学,真菌学和生态学系,玛丽亚·库里·斯克索德斯卡大学(Maria Curie-SkłodowskaUniversity),阿卡迪米卡(Akademicka),波兰(Akademicka)19,20-033 lublin,波兰; anrysiak@o2.pl *通信:lukasz.jarosz@up.lublin.pl;电话。: +48-53-468-0690
蛋白质组过剩使呼吸作用成为可能,但限制会导致碳溢出 Rahul Kumar 1 , Petri-Jaan Lahtvee 1 * 1 爱沙尼亚塔尔图大学理工学院 *通信地址:petri.lahtvee@ut.ee 摘要 中心碳代谢产生能量和生物质的前体代谢物
摘要 反复性创伤性脑损伤 (TBI) 的病理效应在很大程度上是未知的。为了详细了解一两次 TBI 后皮质组织的急性生物反应,我们利用了 RNA 测序和蛋白质质谱技术。使用我们之前验证过的 C57Bl/6 重量下降模型,我们施加了一两次轻度或中度的 TBI。双重损伤情况间隔 7 天,皮质组织在最后一次损伤后 24 小时分离。通过功能基因注释和基因本体论对蛋白质组和转录组进行分析。四种不同条件下的主要主题包括:神经发生;炎症和免疫反应;细胞死亡;血管生成;蛋白质修饰;和细胞通讯。发现与神经发生相关的蛋白质在单次损伤后上调。在中度单次、轻度双重和中度双重 TBI 条件下,与血管生成相关的转录本均上调。与炎症和免疫反应相关的基因在每种情况下均上调,其中中度单一情况报告的功能组最多。与细胞死亡或凋亡有关的蛋白质或基因在每种情况下均上调。我们的结果强调了单次损伤和双重损伤中蛋白质组学和转录组学变化的显著差异。此外,皮质组学分析为未来研究提供了重要见解,旨在深化对脑外伤后继发性损伤和神经行为障碍发展的当前认识。
能够规避传统抗蛇毒疗法缺陷的新疗法对于解决全球蛇咬伤问题至关重要。许多蛇毒毒素抑制剂已显示出在体内和体外有希望的跨物种中和医学上重要的蛇毒毒素的效果。开发用于筛选此类抑制剂的高通量方法可以加速它们的鉴定、测试和实施,因此具有改善全球蛇咬伤治疗和结果的巨大潜力。基于能量学的蛋白质组学方法,包括热蛋白质组分析和蛋白质组整体溶解度改变 (PISA) 检测,代表了用于高通量、全蛋白质组鉴定药物靶点和配体的“深度蛋白质组学”方法。在以下研究中,我们应用热蛋白质组分析和 PISA 方法来表征 Crotalus atrox(西部响尾蛇)的毒液毒素蛋白质形式与蛇毒金属蛋白酶 (SVMP) 抑制剂马立马司他之间的相互作用。我们研究了其对毒液蛋白质组的影响,并表征了其与特定 SVMP 蛋白质形式的相互作用,以及其对非 SVMP 毒液毒素家族的潜在靶向性。我们还使用两种抑制剂浓度比较了 PISA 热窗口和可溶性上清液与不溶性沉淀物的性能,首次证明了灵敏的高通量基于 PISA 的方法来评估蛇毒小分子抑制剂的直接靶标的实用性。
两个高质子nulisa面板:开发并在疾病队列中开发并测试了一个250质子炎症面板和一个120个Plex中枢神经系统(CNS)疾病面板。炎症面板在单个面板中具有最全面的细胞因子和趋化因子和其他与免疫相关的蛋白质的覆盖范围,并且在检测高准确精度的低肥大蛋白方面表现出了较高的敏感性,从而可以检测到难以检测但具有生物学上重要的低利差生物标记物和cov cov cov and cov and cov and cov and cov and coimune and coim amune and coimmune and coimm and coimm and的敏感性。中枢神经系统面板是专门针对包括阿尔茨海默氏症的所有关键标志的神经退行性疾病设计的最大的多重图案,并且已经证明了与以前在血液中检测到具有挑战性挑战的各种神经退行性疾病相关的已建立蛋白和新型蛋白质的潜力。
一种新颖的机器学习算法将蛋白质组签名选择为特殊的IDENFY癌症出埃及病Bingrui li 1,Fernanda G. Kugeratski 1,raghu 1,2,2,3 3 3 3
使用Proteome Discoverer 3.2软件和Sequest®HT搜索算法进行数据分析。肽的修饰包括用于HELA的氨基甲基甲基化(C)的动态修饰,用于蛋白质混合物的羧甲基化(C),TMTPRO标签(N-末端,K)和MET氧化。FDR阈值在渗透剂节点中设置为1%,以识别肽和蛋白质鉴定的高置信度。在报告基因离子量化器节点中指定了11 ppm的记者离子峰积分耐受性,并使用新的集成的报告频道控制通道范围的范围范围范围进行了剥离和非剥离的控制通道,对剥离和非置换通道组的归一化进行了归一化。
参考文献1。GOH WWB,Wong L. NetProt:基于复杂的功能选择。2017年蛋白质组研究杂志; 16(8):3102--3112。2。Guo T,Kouvonen P,Koh CC等。 将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图,自然医学2015; 21:407-413。Guo T,Kouvonen P,Koh CC等。将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图,自然医学2015; 21:407-413。
摘要:脑脊液(CSF)是发现神经系统疾病生物标志物的重要基质。然而,CSF中蛋白质浓度的高动态范围阻碍了不靶向的质谱法检测最少丰富的蛋白质生物标志物。因此,对大脑内部的分泌过程有更深入的了解是有益的。在这里,我们旨在探讨脑蛋白是否以及如何预测CSF的分泌。通过将策划的CSF蛋白质组和人蛋白质图集的脑升高蛋白质组相结合,将脑蛋白分类为CSF或非CSF分泌。机器学习模型接受了一系列基于序列的特征的培训,以区分CSF和非CSF组,并有效地预测蛋白质的大脑起源。分类模型如果使用高置信度CSF蛋白,则在曲线下达到0.89的面积。最重要的预测特征包括亚细胞定位,信号肽和跨膜区域。分类器良好地概括为较大的大脑检测到的蛋白质组,并能够正确预测通过亲和力蛋白质组学鉴定的新型CSF蛋白。除了阐明蛋白质分泌的潜在机制外,受过训练的分类模型还可以支持生物标志物候选者的选择。关键字:脑蛋白质组,脑脊液,流体生物标志物,机器学习,蛋白质分泌■简介