N-Glycomic Changes in Human Breast Carcinoma MCF-7 and T-Lymphoblastoid Cells After Treatment with Herceptin and Herceptin/Lipoplex
Notice bibliographique
Résumé
The humanized monoclonal antibody IgG1 in combination with chemotherapy has been demonstrated to enhance survival benefit in cancer treatment. Despite positive outcomes, some cancer cells develop multidrug resistance. Numerous mechanisms in cancers can be involved in the process of treatment therapy and most of them are not still well understood. To address how the carbohydrate moieties of cells are affected during treatment, the glycan profiles from the two most common cancer cell lines - human breast MCF-7 carcinoma and T-lymphoblastoid CEM cells - were studied here and compared with profiles after treatment with Herceptin alone or in combination with Lipofectamine mixed with plasmid DNA to form Lipoplex. N-Glycans were released from total cells by digestion with PNGaseF and analyzed by matrix-assisted laser desorption ionization mass spectrometry (MALDI-MS). In summary, both original cell lines showed a dominant occurrence of high-mannose glycans. After treatment, these structures were suppressed and biantennary core-fucosylated glycans originating from IgG1 were the major carbohydrate products identified in cells. The high incidence of additional fucosylated or nonfucosylated galactosylated oligosaccharides, which were not detected in original cells or Herceptin, varied with conditions and time of exposure of cells to the antibody. The results presented in this study provide strong evidence for a role of glycosylation during antibody treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».