Effects of ErbB2 Overexpression on the Proteome and ErbB Ligand-specific Phosphosignaling in Mammary Luminal Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Most breast cancers arise from luminal epithelial cells, and 25-30% of these tumors overexpress the ErbB2/HER2 receptor that correlates with disease progression and poor prognosis. The mechanisms of ErbB2 signaling and the effects of its overexpression are not fully understood. Herein, stable isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC), expression profiling, and phosphopeptide enrichment of a relevant, non-transformed, and immortalized human mammary luminal epithelial cell model were used to profile ErbB2-dependent differences in protein expression and phosphorylation events triggered via EGF receptor (EGF treatment) and ErbB3 (HRG1β treatment) in the context of ErbB2 overexpression. Bioinformatics analysis was used to infer changes in cellular processes and signaling events. We demonstrate the complexity of the responses to oncogene expression and growth factor signaling, and we identify protein changes relevant to ErbB2-dependent altered cellular phenotype, in particular cell cycle progression and hyper-proliferation, reduced adhesion, and enhanced motility. Moreover, we define a novel mechanism by which ErbB signaling suppresses basal interferon signaling that would promote the survival and proliferation of mammary luminal epithelial cells. Numerous novel sites of growth factor-regulated phosphorylation were identified that were enhanced by ErbB2 overexpression, and we putatively link these to altered cell behavior and also highlight the importance of performing parallel protein expression profiling alongside phosphoproteomic analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».