Quantitative Phospho-Proteomic Profiling of Hepatocyte Growth Factor (HGF)-MET Signaling in Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is the second leading cause of death from cancer. The MET receptor tyrosine kinase and/or its ligand HGF are frequently amplified or overexpressed in CRC. It is known that tyrosine phosphorylated proteins are involved in progression and metastasis of colorectal cancer; however, little is known about the MET phospho-proteome in CRC. High resolution mass spectrometry was used to characterize immunoaffinity-purified, phosphotyrosine (pY)-containing tryptic peptides of the MET-expressing CRC cell model, DLD1. A total of 266 unambiguously identified pY sites spanning 168 proteins were identified. Quantification of mass spectrometry ion currents identified 161 pY sites, including many not previously linked to MET signaling, that were modulated in abundance by HGF stimulation. Overlay of these data with protein-protein interaction data sets suggested that many of the identified HGF-modulated phospho-proteins may be directly or indirectly associated with MET. Analysis of pY sequence motifs indicated a prevalence of Src family kinase consensus sequences, and reciprocal signaling between Src and MET was confirmed by using selective small molecule inhibitors of these kinases. Therefore, using quantitative phospho-proteomics profiling, kinase modulation by ligand and inhibitors, and data integration, an outline of the MET signaling network was generated for the CRC model.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».