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Enregistrement W2038847152 · doi:10.1021/pr050265i

Proteomic Analysis of Ubiquitinated Proteins from Human MCF-7 Breast Cancer Cells by Immunoaffinity Purification and Mass Spectrometry

2005· article· en· W2038847152 sur OpenAlexaff
Julian Vasilescu, Jeffrey C. Smith, Martin Ethier, Daniel Figeys

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMG132UbiquitinProteomicsMCF-7ChemistryTandem mass spectrometryProteasomeAffinity chromatographyStable isotope labeling by amino acids in cell cultureMass spectrometryProteasome inhibitorBiochemistryMolecular biologyCancer cellBiologyCancerHuman breastChromatographyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-translational modification of proteins via the covalent attachment of Ubiquitin (Ub) plays an important role in the regulation of protein stability and function in eukaryotic cells. In the present study, we describe a novel method for identifying ubiquitinated proteins from a complex biological sample, such as a whole cell lysate, using a combination of immunoaffinity purification and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis. We have demonstrated the applicability of this approach by identifying 70 ubiquitinated proteins from the human MCF-7 breast cancer cell line after treatment with the proteasome inhibitor MG132. This method will aid the study of protein ubiquitination and may be used as a tool for the discovery of novel biomarkers that are associated with disease progression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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