Functional proteomics of kallikrein-related peptidases in ovarian cancer ascites fluid
Notice bibliographique
Résumé
Kallikrein-related peptidases (KLKs) are secreted serine proteinases with trypsin or chymotrypsin-like activity. Several family members, such as KLKs 6 and 10, are potential ovarian cancer biomarkers. Recently, using a newly developed assay for active KLK6, we found that only a very small proportion of immunoreactive KLK6 in tumor-derived clinical samples (malignant ascites fluid), in cerebrospinal fluid, and in cancer cell line supernatants is enzymatically active. We therefore hypothesized that a proportion of other immunoreactive KLKs in such samples could be present, but might be partly complexed to endogenous serine proteinase inhibitors. Using a combination of immunological isolation of the enzymes, activity-based probe analysis and proteomics, we identified active KLK10 in ovarian cancer ascites and we provide preliminary data that the activity of other KLKs present in these samples can be decreased by known proteinase inhibitors (e.g., alpha2-macroglobulin, alpha1-antitrypsin). Our data suggest that the enzymatic activity of ovarian cancer-released KLKs that are detected by regular immunoassays is low in vivo and very likely regulated by proteinase inhibitors.
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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 | 0,000 |
| 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 ».