Tracking Cell Signaling Protein Expression and Phosphorylation by Innovative Proteomic Solutions
Notice bibliographique
Résumé
The most challenging and fruitful biomedical research endeavor of this decade will be the mapping of cell signaling systems and establishing their linkages to normal and disease-related processes. Amongst other things, the Human Genome Sequencing Project has greatly facilitated MALDI-TOF mass spectrometry identification of proteins that have been resolved by standard 2D gel electrophoresis. However, the low abundance of protein kinases and other signal transduction proteins has rendered their analyses particularly problematic without some means of purification and enrichment from cell and tissue lysates. Antibodies have been the most specific affinity probes for tracking target proteins, but their variable quality and high cost preclude their deployment in most discovery-based proteomics studies. Current multi-immunoblotting techniques can permit the probing of a single mini-SDS-PAGE gel with 50 or more antibodies at a time to monitor large changes in the expression and phosphorylation states of signaling proteins. The development of new affinity probes to replace antibodies is necessary to drive large scale proteomics studies. Such affinity probes could include short peptide antibody mimetics (PAM's) and oligonucleotide aptamers that when spotted in 2D array formats (e.g. membrane macroarrays, glass microarrays) or presented on specific beads (e.g. Luminex beads) can capture target proteins for their specific enrichment. The bound target proteins can then be detected using reporter antibodies or other specific probes for their quantitation by high throughput systems. These new proteomics methodologies will accelerate assessment of specific protein expression, post-translational modification, protein-protein interactions and protein-drug interactions to provide a more holistic view of cellular operations and how they might be manipulated under pathological circumstances.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».