A SYSTEMS BIOLOGY APPROACH TO THE STUDY OF CISPLATIN DRUG RESISTANCE IN OVARIAN CANCERS
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin-induced drug resistance is known to involve a complex set of cellular changes whose molecular mechanism details remain unclear. In this study, we developed a systems biology approach to examine proteomics- and network-level changes between cisplatin-resistant and cisplatin-sensitive cell lines. This approach involves experimental investigation of differential proteomics profiles and computational study of activated enriched proteins, protein interactions, and protein interaction networks. Our experimental platform is based on a Label-free liquid Chromatography/mass spectrometry proteomics platform. Our computational methods start with an initial list of 119 differentially expressed proteins. We expanded these proteins into a cisplatin-resistant activated sub-network using a database of human protein-protein interactions. An examination of network topology features revealed the activated responses in the network are closely coupled. By examining sub-network proteins using gene ontology categories, we found significant enrichment of proton-transporting ATPase and ATP synthase complexes activities in cisplatin-resistant cells in the form of cooperative down-regulations. Using two-dimensional visualization matrixes, we further found significant cascading of endogenous, abiotic, and stress-related signals. Using a visual representation of activated protein categorical sub-networks, we showed that molecular regulation of cell differentiation and development caused by responses to proteome-wide stress as a key signature to the acquired drug resistance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».