Kinome profiling of BLV-induced ovine leukemia: an approach for identifying altered signaling pathways associated with oncogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome and miRnome information will likely be of significant value to our elucidation of the molecular mechanisms that govern cell transformation. However, an equally, if not more important goal, is to define those proteins that participate in signaling pathways that ultimately control cell fate. Bovine Leukemia Virus (BLV), a delta-retrovirus closely related to HTLV-1, is associated with B-cell leukemia in sheep. We have employed kinome arrays which contain ovine peptide substrates selected to target known phosphorylation sites in proteins regulating key cell signaling pathways. Our data provide a quantitative measure of the phosphorylation activity of 300 kinases. We found significant changes in phosphorylation patterns of primary ovine leukemia/lymphoma versus normal B-cells. Pathway analysis tools revealed changes in proteins playing a major role in signaling cascades that determine cell-cycle entry, proliferation, survival and differentiation. Interestingly, analysis of cultured transformed B-cell lines suggested cell signaling events that characterize primary cancer cells were not conserved in vitro. Using NOD-Scid-Gamma immunodeficient mice and SC injection of ovine transformed B cell lines generated in vitro, we asked if transformed B-cells grown in mice would reflect the initial in vivo kinome profile identified in leukemic sheep. Finally, a priority identified for defining the rigour of our dataset was kinome analysis of an increased number of normal B-cells to provide an estimate of reference kinome diversity in an outbred population. Altogether, these investigations will provide a critical analysis of the utility of kinome arrays as a technology to analyze oncogenesis, identify therapeutic targets, and select potential cancer biomarkers.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».