Nipple Aspirate Fluid Proteome of Healthy Females and Patients with Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ductal/alveolar system of the female breast constantly secretes and reabsorbs fluid in nonpregnant/nonlactating women. This fluid, referred to as nipple aspirate fluid (NAF), can be obtained by a noninvasive procedure and it is part of the microenvironment where more than 95% of breast cancers arise. METHODS: Using an Orbitrap mass analyzer coupled to a linear ion trap, we performed an in-depth proteomic analysis of NAF samples obtained from 3 healthy individuals and 3 patients with breast cancer. Multiple fractionation methods such as size-exclusion and anion-exchange chromatography were applied for protein separation before mass spectrometric analysis. RESULTS: We identified more than 800 unique proteins in total, generating the most extensive NAF proteome thus far. Using gene ontology, we classified the identified proteins by their subcellular localization and found that more than 50% were extracellular or plasma membrane proteins. By searching against the Plasma Proteome Database, we confirmed that 40% of the proteins were also found in the plasma. Unigene database searching for transcripts of the proteins not found in the plasma revealed that the vast majority were expressed in the mammary gland. CONCLUSIONS: Our extensive proteome database for NAF may be helpful in the identification of novel cancer biomarkers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».