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Enregistrement W2129105261 · doi:10.2174/15701638113109990001

A Phosphoproteomics Approach to Identify Candidate Kinase Inhibitor Pathway Targets in Lymphoma-Like Primary Cell Lines

2013· article· en· W2129105261 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Discovery Technologies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphoproteomicsKinaseComputational biologyCancer researchBiologyLymphomaCell cultureCell biologyChemistryProtein kinase AGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass spectrometry-based technologies are increasingly utilized in drug discovery. Phosphoproteomics in particular has allowed for the efficient surveying of phosphotyrosine signaling pathways involved in various diseases states, most prominently in cancer. We describe a phosphotyrosine-based proteomics screening approach to identify signaling pathways and tyrosine kinase inhibitor targets in highly tumorigenic human lymphoma-like primary cells. We identified several receptor tyrosine kinase pathways and validated SRC family kinases (SFKs) as potential drug targets for targeted selection of small molecule inhibitors. BMS-354825 (dasatinib) and SKI-606 (bosutinib), second and third generation clinical SFK/ABL inhibitors, were found to be potent cytotoxic agents against tumorigenic cells with low toxicity to normal pediatric stem cells. Both SFK inhibitors reduced ERK1/2 and AKT phosphorylation and induced apoptosis. This study supports the adaptation of high-end mass spectrometry techniques for the efficient identification of candidate tyrosine kinases as novel therapeutic targets in primary cancer cell lines.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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