Identification of Prostate-Enriched Proteins by In-depth Proteomic Analyses of Expressed Prostatic Secretions in Urine
Notice bibliographique
Résumé
Urinary expressed prostatic secretion or "EPS-urine" is proximal tissue fluid that is collected after a digital rectal exam (DRE). EPS-urine is a rich source of prostate-derived proteins that can be used for biomarker discovery for prostate cancer (PCa) and other prostatic diseases. We previously conducted a comprehensive proteome analysis of direct expressed prostatic secretions (EPS). In the current study, we defined the proteome of EPS-urine employing Multidimensional Protein Identification Technology (MudPIT) and providing a comprehensive catalogue of this body fluid for future biomarker studies. We identified 1022 unique proteins in a heterogeneous cohort of 11 EPS-urines derived from biopsy negative noncancer diagnoses with some benign prostatic diseases (BPH) and low-grade PCa, representative of secreted prostate and immune system-derived proteins in a urine background. We further applied MudPIT-based proteomics to generate and compare the differential proteome from a subset of pooled urines (pre-DRE) and EPS-urines (post-DRE) from noncancer and PCa patients. The direct proteomic comparison of these highly controlled patient sample pools enabled us to define a list of prostate-enriched proteins detectable in EPS-urine and distinguishable from a complex urine protein background. A combinatorial analysis of both proteomics data sets and systematic integration with publicly available proteomics data of related body fluids, human tissue transcriptomic data, and immunohistochemistry images from the Human Protein Atlas database allowed us to demarcate a robust panel of 49 prostate-derived proteins in EPS-urine. Finally, we validated the expression of seven of these proteins using Western blotting, supporting the likelihood that they originate from the prostate. The definition of these prostatic proteins in EPS-urine samples provides a reference for future investigations for prostatic-disease biomarker studies.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».