Possible target‐related proteins and signal network of bufalin in A549 cells suggested by both iTRAQ‐based and label‐free proteomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bufalin (BF) exhibited antiproliferation and antimigration effects on human A549 lung cancer cells. To search its target-related proteins, protein expression profiles of BF-treated and control cells were compared using two quantitative proteomic methods, iTRAQ-based and label-free proteomic analysis. A total of 5428 proteins were identified in iTRAQ-based analysis while 6632 proteins were identified in label-free analysis. The number of common identified proteins of both methods was 4799 proteins. By application of 1.20-fold for upregulated and 0.83-fold for downregulated cutoff values, 273 and 802 differentially expressed proteins were found in iTRAQ-based and label-free analysis, respectively. The number of common differentially expressed proteins of both methods was 45 proteins. Results of bioinformational analysis using Metacore(TM) showed that the two proteomic methods were complementary and both suggested the involvement of oxidative stress and regulation of gene expression in the effects of BF, and fibronectin-related pathway was suggested to be an important pathway affected by BF. Western blotting assay results confirmed BF-induced change in levels of fibronectin and other related proteins. Overexpression of fibronectin by plasmid transfection ameliorated antimigration effects of BF. Results of the present study provided information about possible target-related proteins and signal network of BF.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».