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Enregistrement W2051507480 · doi:10.1515/bc.2008.086

Immunofluorometric activity-based probe analysis of active KLK6 in biological fluids

2008· article· en· W2051507480 sur OpenAlexaff
Κατερίνα Οικονομοπούλου, Kristina K. Hansen, Amos Baruch, Morley D. Hollenberg, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueBiological Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunoassayKallikreinProstate cancerChemistryCancerCancer biomarkersEnzyme assayEnzymeAntibodyBiochemistryImmunologyBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunoassay measurements of human kallikrein-related peptidases (KLKs) such as prostate-specific antigen (KLK3) are of great value as diagnostic indices of cancer. Despite extensive knowledge of the abundance of immunoreactive KLKs in normal and cancer-related settings, there is little information available about the proportion of immunoreactive KLK that represents active enzyme in such samples. Using KLK6 as a prototype enzyme, we have developed an assay using a serine proteinase-targeted activity-based probe coupled to antibody capture. By employing activity-based labeling, we were able to quantify the proportion of enzymatically active relative to total immunoreactive KLK6 in crude cerebrospinal fluid from routine analyses and ascites fluid from ovarian cancer patients, as well as in supernatants from cancer cell lines. Our approach allowed monitoring of pro-KLK6 conversion to its active enzyme species and demonstrated that up to 5% of immunoreactive KLK6 detected in clinical samples represents active enzyme. We suggest that this new activity-based probe assay will prove of value as a complement to routine KLK immunoassay measurements for validating KLKs as cancer biomarkers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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