Mining the Ovarian Cancer Ascites Proteome for Potential Ovarian Cancer Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Current ovarian cancer biomarkers are inadequate because of their relatively low diagnostic sensitivity and specificity. There is a need to discover and validate novel ovarian cancer biomarkers that are suitable for early diagnosis, monitoring, and prediction of therapeutic response. We performed an in-depth proteomics analysis of ovarian cancer ascites fluid. Size exclusion chromatography and ultrafiltration were used to remove high abundance proteins with molecular mass >/=30 kDa. After trypsin digestion, the subproteome (</=30 kDa) of ascites fluid was determined by two-dimensional liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Filtering criteria were used to select potential ovarian cancer biomarker candidates. By combining data from different size exclusion and ultrafiltration fractionation protocols, we identified 445 proteins from the soluble ascites fraction using a two-dimensional linear ion trap mass spectrometer. Among these were 25 proteins previously identified as ovarian cancer biomarkers. After applying a set of filtering criteria to reduce the number of potential biomarker candidates, we identified 52 proteins for which further clinical validation is warranted. Our proteomics approach for discovering novel ovarian cancer biomarkers appears to be highly efficient because it was able to identify 25 known biomarkers and 52 new candidate biomarkers that warrant further validation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».