Identification of secreted proteins regulated by cAMP in glioblastoma cells using glycopeptide capture and label‐free quantification
Notice bibliographique
Résumé
Exposure of glioblastoma U87MG cells to a cAMP analog leads to a decrease in proliferation, invasion, and angiogenic potential. Here, we apply a label-free MS-based approach to identify formerly N-linked glycopeptides that change in abundance upon cAMP treatment. Over 150 unique glycopeptides in three biological repetitions were quantified, leading to the identification of 14 upregulated proteins and 21 downregulated proteins due to cAMP treatment. Of these, eight have been validated, either through comparison with microarray data or by Western blot. We estimate our ability to identify differentially expressed peptides at greater than 85% in a single biological repetition, while the analysis of multiple biological repetitions lowers the false positive rate to approximately 2%. Many of the proteins identified in this study are involved in cell signaling and some, such as Tenascin C, Cathepsin L, Neuroblastoma suppressor of tumorigenicity, and AXL/UFO tyrosine-protein kinase receptor, have been previously shown to be involved in glioblastoma progression. We also identify several semitryptic peptides that increase in abundance upon cAMP treatment, suggesting that cAMP regulates protease activity in these cells. Overall, these results demonstrate the benefits of using a highly specific enrichment method for quantitative proteomic experiments.
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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) | 0,000 | 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 ».