An experimental strategy for quantitative analysis of the humoral immune response to prostate cancer antigens using natural protein microarrays
Notice bibliographique
Résumé
The identification of human tumor antigens has potential utility in the diagnosis and treatment of cancers. We demonstrate here a complete strategy to profile immunoreactivity and identify tumor antigens from proteins derived from tumor cell lines. Microarrays of proteins produced from 2-D LC fractionation of prostate tumor cell-line lysates were used to profile immunoreactivity in the sera of prostate cancer patients and control subjects. Cancer-associated immunoreactivity to distinct groups of chromatography fractions was present in about 50% of the patients, with greater immunoreactivity present in patients with non-organ-confined cancer than in patients with organ-confined cancer. We grouped the immunoreactive fractions by similarities in elution order and patterns of immunoreactivity to guide and interpret the MS analysis of selected fractions, which was used to identify the proteins that may be responsible for the immunoreactivity. As a complementary method to further characterize and validate the immunoreactivity of the proteins identified by mass spectrometry, we demonstrate the use of focused microarrays of recombinant proteins. Disease-associated immunoreactivity was confirmed for one of the identified proteins, human Kallikrein 11. These results demonstrate a practical approach to screening, identifying, and validating immunoreactive proteins that could be applied to diverse studies on humoral immune responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».