Comparative Proteomic Analysis of Matched Primary and Metastatic Melanoma Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
Identification of the biochemical pathways involved in the transformation from primary to metastatic melanoma is an area under intense investigation. A 2DE proteomics approach has been applied herein to the matched patient primary and metastatic melanoma cell lines WM-115 and WM-266-4, respectively, to better understand the processes that underlie tumor progression. Image analysis between samples aligned 470 common gel spots. Quantitative gel analysis indicated 115 gel spots of greater intensity in the metastatic line compared with the primary one, leading to the identification of 131 proteins via database searching of nano-LC-ESI-Q-TOF-MS/MS data. This more than tripled the number of proteins previously shown to be of higher abundance during melanoma progression. Also observed were 22 gel spots to be of lesser intensity in the metastatic line with respect to the primary one. Of these gel spots 15 proteins could be identified. Numerous proteins from both groups had not been reported previously to participate in melanoma progression. Further analysis of one protein, cyclophilin A, confirmed that this protein is expressed at higher levels in metastatic melanoma compared with primary melanoma and normal fibroblasts. Overall, this study expands our knowledge of protein modulation during melanoma stages, and suggests new targets for inhibitor development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».