A Quantitative Proteomic Approach of the Different Stages of Colorectal Cancer Establishes OLFM4 as a New Nonmetastatic Tumor Marker
Notice bibliographique
Résumé
Expression profiles represent new molecular tools that are useful to characterize the successive steps of tumor progression and the prediction of recurrence or chemotherapy response. In this study, we have used quantitative proteomic analysis to compare different stages of colorectal cancer. A combination of laser microdissection, OFFGEL separation, iTRAQ labeling, and MALDI-TOF/TOF MS was used to explore the proteome of 28 colorectal cancer tissues. Two software packages were used for identification and quantification of differentially expressed proteins: Protein Pilot and iQuantitator. Based on ∼1,190,702 MS/MS spectra, a total of 3138 proteins were identified, which represents the largest database of colorectal cancer realized to date and demonstrates the value of our quantitative proteomic approach. In this way, individual protein expression and variation have been identified for each patient and for each colorectal dysplasia and cancer stage (stages I-IV). A total of 555 proteins presenting a significant fold change were quantified in the different stages, and this differential expression correlated with immunohistochemistry results reported in the Human Protein Atlas database. To identify a candidate biomarker of the early stages of colorectal cancer, we focused our study on secreted proteins. In this way, we identified olfactomedin-4, which was overexpressed in adenomas and in early stages of colorectal tumors. This early stage overexpression was confirmed by immunohistochemistry in 126 paraffin-embedded tissues. Our results also indicate that OLFM4 is regulated by the Ras-NF-κB2 pathway, one of the main oncogenic pathways deregulated in colorectal tumors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».