Multiplexed Quantum Dot Labeling of Activated c-Met Signaling in Castration-Resistant Human Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The potential application of multiplexed quantum dot labeling (MQDL) for cancer detection and prognosis and monitoring therapeutic responses has attracted the interests of bioengineers, pathologists and cancer biologists. Many published studies claim that MQDL is effective for cancer biomarker detection and useful in cancer diagnosis and prognosis, these studies have not been standardized against quantitative biochemical and molecular determinations. In the present study, we used a molecularly characterized human prostate cancer cell model exhibiting activated c-Met signaling with epithelial to mesenchymal transition (EMT) and lethal metastatic progression to bone and soft tissues as the gold standard, and compared the c-Met cell signaling network in this model, in clinical human prostate cancer tissue specimens and in a castration-resistant human prostate cancer xenograft model. We observed c-Met signaling network activation, manifested by increased phosphorylated c-Met in all three. The downstream survival signaling network was mediated by NF-κB and Mcl-1 and EMT was driven by receptor activator of NF-κB ligand (RANKL), at the single cell level in clinical prostate cancer specimens and the xenograft model. Results were confirmed by real-time RT-PCR and western blots in a human prostate cancer cell model. MQDL is a powerful tool for assessing biomarker expression and it offers molecular insights into cancer progression at both the cell and tissue level with high degree of sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».