Deciphering the ovarian cancer ascites fluid peptidome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional proteomic approaches have thus far been unable to identify novel serum biomarkers for ovarian cancer that are more sensitive and specific than the current clinically used marker, CA-125. Because endogenous peptides are smaller and may enter the circulation more easily than proteins, a focus on the low-molecular-weight region may reveal novel biomarkers with enhanced sensitivity and specificity. In this study, we deciphered the peptidome of ascites fluid from 3 ovarian cancer patients and 3 benign individuals (ascites fluid from patients with liver cirrhosis). RESULTS: Following ultrafiltration of the ascites fluids to remove larger proteins, each filtrate was subjected to solid phase extraction and fractionated using strong cation exchange chromatography. The resultant fractions were analyzed using an Orbitrap mass spectrometer. We identified over 2000 unique endogenous peptides derived from 259 proteins. We then catalogued over 777 peptides that were found only in ovarian cancer ascites. Our list of peptides found in ovarian cancer specimens includes fragments derived from the proteins vitronectin, transketolase and haptoglobin. CONCLUSIONS: Peptidomics may uncover previously undiscovered disease-specific endogenous peptides that warrant further investigation as biomarkers for ovarian 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».