Subcellular proteomics of cell differentiation: Quantitative analysis of the plasma membrane proteome of Caco‐2 cells
Notice bibliographique
Résumé
Human colorectal carcinoma (Caco-2) cells undergo in culture spontaneous enterocytic differentiation, characterized by polarization and appearance of the functional apical brush border membrane. To provide insights into the biology of differentiation, we have performed a comparative proteomic analysis of the plasma membranes from proliferating cells (PCs) and the apical membranes from differentiated cells (DCs). Proteins were resolved by SDS-PAGE, in-gel digested and analyzed by RP-LC and MS/MS. Alternatively, proteins were digested in solution, and tryptic peptides were labeled with isotopic tags and analyzed by 2-D LC followed by MS/MS. Among the 1125 proteins identified in both proteomes, 76 were found to be significantly increased in the membranes of DCs and 61 were increased in PCs. Majority of the proteins increased in the apical membranes were metabolic enzymes, proteins involved in the maintenance of cellular structure, transmembrane transporters, and proteins regulating vesicular transport. In contrast, majority of the proteins increased in the membranes of PCs were involved in gene expression, protein synthesis, and folding. Both groups contained many novel proteins with yet to be identified functions, which could provide potential new markers of the intestinal cells or of colorectal cancer.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».