Large scale phosphoproteome analysis of LNCaP human prostate cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is the most frequently diagnosed cancer among men in the western world. The androgen receptor, a phosphoprotein, is suspected to be involved in all stages of the prostate cancer. Androgen receptor activity can be modulated by various kinases such as PKA, MAPK, AKT, and Src. Phosphorylation is an important post-translational modification and serves as a molecular on-off switch to regulate signaling. Disruptions of cellular phosphorylation are associated with various diseases such as cancer and kinases provide important drug targets. Here we present an analysis of the phosphoproteome in LNCaP human prostate cancer cells. The analytical strategy employed here used proteomics based methodologies with a combination of detergents and chaotropic reagents during trypsin digestion followed by titanium dioxide enrichment of phosphopeptides. Over the course of multiple analyses by mass spectrometry we identified a total of 746 phosphorylation sites in 540 phosphopeptides corresponding to 116 phosphoproteins, of which 56 had not been previously reported. Phosphoproteins identified included transcription factors, co-regulators of the androgen receptor, and cancer-related proteins that include β-catenin, USP10, and histone deacetylase-2. The information of signaling pathways, motifs of phosphorylated peptides, biological processes, molecular functions, cellular components, and protein interactions from the identified phosphoproteins established a map of phosphoproteome and signaling pathways in LNCaP cells.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».