Abstract 2488: Analysis of the salivary proteome of the prolactin-inducible-protein knockout mouse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human Prolactin-Inducible-Protein (PIP)/Gross Cystic Disease Fluid Protein 15 (GCDFP-15) gene is abnormally expressed in human invasive breast cancer and gross cystic disease of the breast. In healthy individuals PIP is highly expressed in salivary, sweat and lacrimal glands, and the secreted protein abundantly found in saliva as well as other bodily fluids which bathe various ports of entry. PIP has been shown to bind numerous bacterial strains as well as a number of immunoregulatory molecules including the CD4-T cell receptor and IgG and is therefore implicated to play an immune role in host defense. In the present study we interrogated the salivary proteome of the PIP knockout (Pip KO) mouse by mass spectrometry to determine protein changes that occur in saliva in the absence of PIP. Proteomic analysis identified 165 proteins in the mouse saliva which had a minimum of 2 unique peptides at the 99% confidence level. Nineteen proteins, including 2 proposed markers of disease, S100A9 and adenosine deaminase, were significantly differentially expressed in the saliva of the Pip KO mouse, compared to the saliva of the wild type counterparts. Functional and biological determinations revealed that the differentially expressed proteins were associated with processes that include inflammatory responses, immunity and cell death. This study provides evidence that a number of proteins associated with host defense are affected by the loss of PIP, and lends support for an immunomodulatory role for PIP. Citation Format: Anne Blanchard, Peyman Ezzati, Xiuli Ma, John Wilkins, Yvonne Myal. Analysis of the salivary proteome of the prolactin-inducible-protein knockout mouse. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 2488. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-2488
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».