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Enregistrement W2152575451 · doi:10.1039/c5mb00654f

Comparative proteomic profiling of Hodgkin lymphoma cell lines

2015· article· en· W2152575451 sur OpenAlexaff
Daniele Vergara, Pasquale Simeone, Serena De Matteis, Silvia Carloni, Paola Lanuti, Marco Marchisio, Sebastianó Miscia, Antonia Rizzello, Roberta Napolitano, Claudio Agostinelli, Michele Maffia

Notice bibliographique

RevueMolecular BioSystems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBlotFlow cytometryProteomicsPathogenesisCell cultureLymphomaCellGene expression profilingCytoskeletonComputational biologyCell biologyMolecular biologyGene expressionGeneticsGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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