MALDI imaging mass spectrometry in ovarian cancer for tracking, identifying, and validating biomarkers.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among biomarkers, cancer-antigen 125 (CA-125) is the most studied. We propose an analytical tool to track ovarian carcinoma biomarkers, that is, the MALDI mass spectrometry imaging. MATERIAL/METHODS: Ovarian carcinomas and benign ovaries were directly analyzed by MALDI-TOF-MS. After automatic profiling and mass spectrometry imaging analyses, hierarchical clustering based on principal component analysis in nonsupervised mode was carried out. On the same samples, preparations were performed to investigate peptides, then proteins, followed by high mass proteins, in an automatic profiling to specific signatures for diagnosis. Using tissue bottom-up strategy on tissue digestion, and mass spectrometry imaging after by shotgun sequencing by nalano-LC-IT-MS in MS/MS mode from washing samples from on tissue digested peptides, several biomarkers were found. RESULTS: A list of specific biomarkers from the ovarian carcinoma regions was obtained and classified as proteins associated with cell proliferation, involved in immune response modulation, signaling to the cytoskeleton, and tumor progression. These specific biomarkers were then validated by immunocytochemistry using Tag-mass technology, cell biology, Western blot, and by PCR (using SKOV-3 ovarian epithelial cancer cells). A link between the immune regulation (innate immunity, tolerance) and virus cause is also discussed. CONCLUSIONS: From the biomarkers identified, proteins involved in immune response modulation and cell proliferation have been pointed out in this study. Two new markers have been identified using such a strategy, that is, fragment C-terminal of the PSME1 (Reg-Alpha) and mucin-9.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».