Integrating Meta-Analysis of Microarray Data and Targeted Proteomics for Biomarker Identification: Application in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The development of signature biomarkers has gained considerable attention in the past decade. Although the most well-known examples of biomarker panels stem from gene expression studies, proteomic panels are becoming more relevant, with the advent of targeted mass spectrometry-based methodologies. At the same time, the development of multigene prognostic classifiers for early stage breast cancer patients has resulted in a wealth of publicly available gene expression data from thousands of breast cancer specimens. In the present study, we integrated transcriptome and proteome-based platforms to identify genes and proteins related to patient survival. Candidate biomarker proteins have been identified in a previously generated breast cancer tissue extract proteome. A mass-spectrometry-based assay was then developed for the simultaneous quantification of these 20 proteins in breast cancer tissue extracts. We quantified the relative expression levels of the 20 potential biomarkers in a cohort of 96 tissue samples from patients with early stage breast cancer. We identified two proteins, KPNA2 and CDK1, which showed potential to discriminate between estrogen receptor positive patients of high and low risk of disease recurrence. The role of these proteins in breast cancer prognosis warrants further investigation.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».