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Enregistrement W1977416266 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-4805

Abstract 4805: Distinctive phospho-proteome signatures in non-small cell lung carcinoma tumors

2012· article· en· W1977416266 sur OpenAlexaff
Yuhong Wei, Paul Taylor, Jiefei Tong, Nhu‐An Pham, Ming Li, Devang Panchal, Christine To, M. Herman Chui, Ming‐Sound Tsao, Thomas Kislinger, Michael F. Moran

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceptor tyrosine kinaseCancer researchBiologyErbBProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcTyrosine kinaseEpidermal growth factor receptorKinaseFocal adhesionProtein kinase domainLYNAdherens junctionCell biologySignal transductionCancerCellCadherinBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-small cell lung carcinoma (NSCLC) is a major, lethal cancer worldwide. Various molecular and cellular abnormalities are found in NSCLC, and an established theme is the alteration of protein phosphotyrosine (pY), as exemplified by elevated epidermal growth factor receptor (EGFR) activity recognized in a subset of NSCLC. In order to gain a broad perspective of pY-mediated signaling networks in NSCLC, mass spectrometry was used to analyze pY-containing peptides affinity purified from protease-digested xenograft tumors. Seventeen tumors representing the major NSCLC subtypes adenocarcinoma (ADC) and squamous cell carcinoma (SCC) were characterized. The major classes of pY proteins detected were cytoskeletal, protein kinases, and adhesion proteins. Pathways and cellular functions enriched in the data set included focal adhesion, adherens junction, and ErbB signaling. Five receptor tyrosine kinases (RTKs) were detected, with EGFR and EPHA2 most prevalent. Src-family kinases (YES, LYN, FRK and LCK) and focal adhesion kinase (FAK) comprised the majority of non-receptor tyrosine kinases measured. Analysis of individual pY sites on 14 tyrosine kinases indicates their activation by kinase domain activation loop phosphorylation, but also revealed additional pY sites suggestive of regulation by trafficking/endocytosis and inter- and intra-molecular protein-protein interactions involving, for example, SH2 and SH3 domains, and extra-kinase domain regions. Analysis of tumors based on protein-pY suggested subtypes distinguished by their activated tyrosine kinase networks. Genetic analysis of 3 tumors that displayed EGFR-associated phospho-proteome signatures confirmed that they carried either EGFR activating mutations (in two ADCs) or increased gene copy number (in one SCC). Western blot analysis of protein pY confirmed different patterns of cellular protein pY among the tumor phospho-types in agreement with the phospho-proteomic analysis. Quantification of kinase and substrate pY sites, according to their integrated extracted ion currents, revealed a set of phosphorylations that constituted a molecular signature that differentiated between the ADC and SCC subtypes. In summary, quantitative phospho-proteomic profiling of NSCLC tumors is feasible and may have utility in the categorization of individual tumors according to their networks of activated tyrosine kinases and substrates. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 4805. doi:1538-7445.AM2012-4805

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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