Comparative proteomic profiling of Hodgkin lymphoma cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Classical Hodgkin lymphoma (cHL) is a malignancy with complex pathogenesis. The hallmark of the disease is the presence of large mononucleated Hodgkin and bi- or multinucleated Reed/Sternberg (H/RS) cells. The origin of HRS cells in cHL is controversial as these cells show the coexpression of markers of several lineages. Using a proteomic approach, we compared the protein expression profile of cHL models of T- and B-cell derivation to find proteins differentially expressed in these cell lines. A total of 67 proteins were found differentially expressed between the two cell lines including metabolic proteins and proteins involved in the regulation of the cytoskeleton and/or cell migration, which were further validated by western blotting. Additionally, the expression of selected B- and T-cell antigens was also assessed by flow cytometry to reveal significant differences in the expression of different surface markers. Bioinformatics analysis was then applied to our dataset to find enriched pathways and networks, and to identify possible key regulators. In the present study, a proteomic approach was used to compare the protein expression profiles of two cHL cell lines. The identified proteins and/or networks, many of which not previously related to cHL, may be important to better define the pathogenesis of the disease, to identify novel diagnostic markers, and to design new therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 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 ».