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Enregistrement W2173956812 · doi:10.1186/s40463-015-0104-4

Identification of altered protein abundances in cholesteatoma matrix via mass spectrometry-based proteomic analysis

2015· article· en· W2173956812 sur OpenAlexafffund
Derrick R. Randall, Phillip S. Park, Justin Chau

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaResearch Services, University of CalgaryUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Mots-clésCholesteatomaProteomeProteomicsPathologyBiologyEpitheliumMatrix (chemical analysis)Quantitative proteomicsCell biologyChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cholesteatoma are cyst-like structures lined with a matrix of differentiated squamous epithelium overlying connective tissue. Although epithelium normally exhibits self-limited growth, cholesteatoma matrix erodes mucosa and bone suggesting changes in matrix protein constituents that permit destructive behaviour. Differential proteomic studies can measure and compare the cholesteatoma proteome to normal tissues, revealing protein alterations that may propagate the destructive process. METHODS: Human cholesteatoma matrix, cholesteatoma-involved ossicles, and normal middle ear mucosa, post-auricular skin, and non-involved ossicles were harvested. These tissues were subjected to multiplex peptide labeling followed by liquid chromatography and tandem mass spectrometry analysis. Relative protein abundances were compared and evaluated for ontologic function and putative involvement in cholesteatoma. RESULTS: Our methodology detected 10 764 peptides constituting 1662 unique proteins at 95 % confidence or greater. Twenty-nine candidate proteins were identified in soft tissue analysis, with 29 additional proteins showing altered abundances in bone samples. Ontologic functions and known relevance to cholesteatoma are discussed, with several candidates highlighted for their roles in epithelial integrity, evasion of apoptosis, and immunologic function. CONCLUSION: This study produced an extensive cholesteatoma proteome and identified 58 proteins with altered abundances contributing to disease pathopathysiology. As well, potential biomarkers of residual disease were highlighted. Further investigation into these proteins may provide useful options for novel therapeutics or monitoring disease status.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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