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Enregistrement W1993632446 · doi:10.1021/pr800501j

iTRAQ-Multidimensional Liquid Chromatography and Tandem Mass Spectrometry-Based Identification of Potential Biomarkers of Oral Epithelial Dysplasia and Novel Networks between Inflammation and Premalignancy

2008· article· en· W1993632446 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationDysplasiaProteomeProteomicsBiomarkerEpithelial dysplasiaBiomarker discoveryBiologyImmunohistochemistryIsobaric labelingOPLSTandem mass spectrometryCancerBioinformaticsCancer researchComputational biologyPathologyQuantitative proteomicsMedicineImmunologyChemistryGeneMass spectrometryBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic exposure of the oral mucosa to carcinogens in tobacco is linked to inflammation and development of oral premalignant lesions (OPLs) with high risk of progression to cancer; there is currently no clinical methodology to identify high-risk lesions. We hypothesized that identification of differentially expressed proteins in OPLs in relation to normal oral tissues using proteomic approach will reveal changes in multiple cellular pathways and aid in biomarker discovery. Isobaric mass tags (iTRAQ)-labeled oral dysplasias and normal tissues were compared against pooled normal control by online liquid chromatography and tandem mass spectrometry. Verification of biomarkers was carried out in an independent set of samples by immunohistochemistry, immunoblotting, and RT-PCR. We identified 459 nonredundant proteins in OPLs, including structural proteins, signaling components, enzymes, receptors, transcription factors, and chaperones. A panel of three best-performing biomarkers identified by iTRAQ analysis and verified by immunohistochemistrystratifin (SFN), YWHAZ, and hnRNPKachieved a sensitivity of 0.83, 0.91, specificity of 0.74, 0.95, and predictive value of 0.87 and 0.96, respectively, in discriminating dysplasias from normal tissues, thereby confirming their utility as potential OPL biomarkers. Pathway analysis revealed direct interactions between all the three biomarkers and their involvement in two major networks involved in inflammation, signaling, proliferation, regulation of gene expression, and cancer. In conclusion, our work on determining the OPL proteome unraveled novel networks linking inflammation and development of epithelial dysplasia and their key regulatory proteins may serve as novel chemopreventive/therapeutic targets for early intervention. Additionally, we identified and verified a panel of OPL biomarkers that hold promise for large-scale validation for ultimate clinical use.

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.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,300 · 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