The use of matrix coating assisted by an electric field (MCAEF) to enhance mass spectrometric imaging of human prostate cancer biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we combined a newly developed matrix coating technique - matrix coating assisted by an electric field (MCAEF) and matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) to enhance the imaging of peptides and proteins in tissue specimens of human prostate cancer. MCAEF increased the signal-to-noise ratios of the detected proteins by a factor of 2 to 5, and 232 signals were detected within the m/z 3500-37500 mass range on a time-of-flight mass spectrometer and with the sinapinic acid MALDI matrix. Among these species, three proteins (S100-A9, S100-A10, and S100-A12) were only observed in the cancerous cell region and 14 proteins, including a fragment of mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase kinase kinase 2, a fragment of cAMP-regulated phosphoprotein 19, 3 apolipoproteins (C-I, A-I, and A-II), 2 S100 proteins (A6 and A8), β-microseminoprotein, tumor protein D52, α-1-acid glycoprotein 1, heat shock protein β-1, prostate-specific antigen, and 2 unidentified large peptides at m/z 5002.2 and 6704.2, showed significantly differential distributions at the p < 0.05 (t-test) level between the cancerous and the noncancerous regions of the tissue. Among these 17 species, the distributions of apolipoprotein C-I, S100-A6, and S100-A8 were verified by immunohistological staining. In summary, this study resulted in the imaging of the largest group of proteins in prostate cancer tissues by MALDI-MS reported thus far, and is the first to show a correlation between S100 proteins and prostate cancer in a MS imaging study. The successful imaging of the three proteins only found in the cancerous tissues, as well as those showing differential expressions demonstrated the potential of MCAEF-MALDI/MS for the in situ detection of potential cancer biomarkers. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».