Network-Based Pipeline for Analyzing MS Data: An Application toward Liver Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Current limitations in proteome analysis by high-throughput mass spectrometry (MS) approaches have sometimes led to incomplete (or inconclusive) data sets being published or unpublished. In this work, we used an iTRAQ reference data on hepatocellular carcinoma (HCC) to design a two-stage functional analysis pipeline to widen and improve the proteome coverage and, subsequently, to unveil the molecular changes that occur during HCC progression in human tumorous tissue. The first involved functional cluster analysis by incorporating an expansion step on a cleaned integrated network. The second used an in-house developed pathway database where recovery of shared neighbors was followed by pathway enrichment analysis. In the original MS data set, over 500 proteins were detected from the tumors of 12 male patients, but in this paper we reported an additional 1000 proteins after application of our bioinformatics pipeline. Through an integrative effort of network cleaning, community finding methods, and network analysis, we also uncovered several biologically interesting clusters implicated in HCC. We established that HCC transition from a moderate to poor stage involved densely connected clusters that comprised of PCNA, XRCC5, XRCC6, PARP1, PRKDC, and WRN. From our pathway enrichment analyses, it appeared that the HCC moderate stage, unlike the poor stage, is enriched in proteins involved in immune responses, thus suggesting the acquisition of immuno-evasion. Our strategy illustrates how an original oncoproteome could be expanded to one of a larger dynamic range where current technology limitations prevent/limit comprehensive proteome characterization.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».