MS/MS‐based strategies for proteomic profiling of invasive cell structures
Notice bibliographique
Résumé
Acquired capacity of cancer cells to penetrate through the extracellular matrix of surrounding tissues is a prerequisite for tumour metastatic spread - the main source of cancer-associated mortality. Through combined efforts of many research groups, we are beginning to understand that the ability of cells to invade through the extracellular matrix is a multi-faceted phenomenon supported by variety of specialised protrusive cellular structures, primarily pseudopodia, invadopodia and podosomes. Additionally, secreted extracellular vesicles are being increasingly recognised as important mediators of invasive cell phenotypes and therefore may be considered bona fide invasive cell structures. Dissection of the molecular makings underlying biogenesis and function of all of these structures is crucial to identify novel targets for specific anti-metastatic therapies. Rapid advances and growing accessibility of MS/MS-based protein identification made this family of techniques a suitable and appropriate choice for proteomic profiling of invasive cell structures. In this review, we provide a summary of current progress in the characterisation of protein composition and topology of protein interaction networks of pseudopodia, invadopodia, podosomes and extracellular vesicles, as well as outline challenges and perspectives of the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».