Comparison of Functional Proteomic Analyses of Human Breast Cancer Cell Lines T47D and MCF7
Notice bibliographique
Résumé
T47D and MCF7 are two human hormone-dependent breast cancer cell lines which are widely used as experimental models for in vitro and in vivo (tumor xenografts) breast cancer studies. Several proteins involved in cancer development were identified in these cell lines by proteomic analyses. Although these studies reported the proteomic profiles of each cell line, until now, their differential protein expression profiles have not been established. Here, we used two-dimensional gel and mass spectrometry analyses to compare the proteomic profiles of the two cell lines, T47D and MCF7. Our data revealed that more than 164 proteins are differentially expressed between them. According to their biological functions, the results showed that proteins involved in cell growth stimulation, anti-apoptosis mechanisms and cancerogenesis are more strongly expressed in T47D than in MCF7. These proteins include G1/S-specific cyclin-D3 and prohibitin. Proteins implicated in transcription repression and apoptosis regulation, including transcriptional repressor NF-X1, nitrilase homolog 2 and interleukin-10, are, on the contrary, more strongly expressed in MCF7 as compared to T47D. Five proteins that were previously described as breast cancer biomarkers, namely cathepsin D, cathepsin B, protein S100-A14, heat shock protein beta-1 (HSP27) and proliferating cell nuclear antigen (PCNA), are found to be differentially expressed in the two cell lines. A list of differentially expressed proteins between T47D and MCF7 was generated, providing useful information for further studies of breast cancer mechanisms with these cell lines as models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».