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Enregistrement W2502200958 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-4552

Abstract 4552: Profiling signalling protein expression, modifications and interactions with multi-dimensional antibody microarrays

2016· article· en· W2502200958 sur OpenAlex
Steven Pelech, Lambert Yue, Jeffrey D. White, Ryan Hounjet, Dirk Winkler

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotinylationProtein microarrayAntibody microarrayProtein Array AnalysisMolecular biologyAntibodyPhosphorylationBiologyBiotinDNA microarrayPrimary and secondary antibodiesProtein phosphorylationBiochemistryCell biologyProtein kinase AGene expressionImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antibody microarrays permit sensitive and semi-quantitative analysis of the expression, covalent modification and interactions of proteins in lysates of cells and tissues. At Kinexus, we have developed high content Kinex KAM microarrays that feature nearly 900 pan- and phosphosite-specific antibodies for monitoring protein kinases, phosphatases and other low abundance cell signalling proteins with combinations of different detection systems. One method involved capture of in vitro dye-labeled proteins (e.g. with Cy3) from lysates from cells subjected to diverse treatments. Another method involved the detection of changes in their total phosphorylation with biotinylated pIMAGO stain and an anti-biotin antibody that is labeled with a different dye (e.g. Cy5). Alteration in protein-tyrosine phosphorylation were monitored with a dye-labelled, generic phosphotyrosine-specific PYK antibody in a sandwich antibody microarray (SAM) format. The SAM technique was also used to explore the interactions of adapter, scaffolding and chaperone proteins with hundreds of potential target signal transduction proteins with dye-labeled reporter antibodies for these highly interactive proteins. We used several human cancer cell lines (e.g. A431, HeLa, Jurkat, MCF7) subjected to diverse treatments (e.g. growth factors) to identify biomarkers for the actions of these agents. Reproducible results were obtained with as little as 25 μg of lysate protein, with a dynamic range of detection exceeding 6000-fold, and a median error range for duplicates measurements of ±12%. Typically 10-15% of the proteins tracked with these arrays demonstrated perturbations exceeding 50%. More than a third of the leads from our antibody microarrays were confirmed by immunoblotting studies. The major limitation associated with validation by Western blotting was the much lower sensitivity with immunoblotting compared with antibody microarrays. We also explored the specific interactions of heat shock proteins, adapter proteins, 14-3-3 and calcium-binding proteins with the antibody microarray captured lysate proteins from cancer cell lines. By combining these detection strategies, it was feasible to obtain over 7000 data points from use of a single antibody microarray slide with two lysate samples and duplicate measurements. The goal of our proteomics and bioinformatics studies is to use the experimental results from the application of these microarrays to map the architecture of signalling networks in a cell- or tissue-specific manner. Such multi-tiered microarray-based analyses permit target-directed identification of diverse regulatory protein changes in different experimental model systems with greater sensitivity, breadth, selectivity and economy when compared to any other competing proteomics methodologies. Citation Format: Steven Pelech, Lambert Yue, Jeffrey White, Ryan Hounjet, Dirk Winkler. Profiling signalling protein expression, modifications and interactions with multi-dimensional antibody microarrays. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 4552.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,351 · 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