Subcellular proteomics analysis of different stages of colorectal cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Studying cell differentiation and transformation allows a better understanding of the mechanisms involved in the initiation and the evolution of cancer. The role of proteins which participate in these processes is dependent on their location within the cell. Determining the subcellular localization of proteins or the changes in localization is, therefore, paramount in elucidating their role. Using quantitative mass spectrometry, we characterized the protein expression and subcellular localization of nearly 5000 proteins from seven different colorectal cancer (CRC) cell lines, as well as normal colon fibroblasts and intestinal epithelial cells. This cellular characterization allowed the identification of colon cancer-associated proteins with differential expression patterns as well as deregulated protein networks and pathways. Indeed, our results demonstrate differential expression of proteins involved in cell adhesion, cytoskeleton, and transcription in colon cancer cells compared to normal colon-derived cells. Pathway analyses identified different cellular functions, including endocytosis and eIF2 signaling, whose deregulation correlates with mutations found in the different CRC phenotypes. Our results provide an unbiased, quantitative and high-throughput approach to measure changes in protein expression and subcellular protein locations in different CRC cell lines.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».