Discovery of Candidate Tumor Markers for Prostate Cancer via Proteomic Analysis of Cell Culture–Conditioned Medium
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prostate-specific antigen measurement, widely used for early detection of prostate cancer (CaP), suffers from low specificity. Additional tumor markers are needed for the early detection of clinically relevant CaP. Our objective was to perform a qualitative proteomic analysis of conditioned medium (CM) from the CaP cell line PC3(AR)(6). METHODS: We used a roller bottle culture system to culture the PC3(AR)(6) cell line in chemically defined serum-free medium for 14 days. By using strong anion-exchange chromatography, we fractionated the CM and trypsinized the fractions. The tryptic peptides were further fractionated by reversed-phase C-18 chromatography before being subjected to electrospray ionization tandem mass spectrometry. We used MASCOT software to search the mass spectra generated and organized identified proteins based on their genome ontology classification of cellular location. We used an immunoassay to measure a newly identified secreted protein, Mac-2BP, and kallikreins 5, 6, and 11 in serum samples from CaP patients and healthy men. RESULTS: We classified 262 proteins according to cellular location; the sample was found to contain a significant proportion of secreted (23%) and membrane (16%) proteins. In a proportion of cancer patients compared with healthy men, we determined by ELISA that serum concentrations of a novel candidate biomarker Mac-2BP were increased. CONCLUSIONS: These identified proteins, and possibly many others found in the CM, may have utility as novel CaP biomarkers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle