Combined Mass Spectrometry Imaging and Top-down Microproteomics Reveals Evidence of a Hidden Proteome in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background Recently, it was demonstrated that proteins can be translated from alternative open reading frames (altORFs), increasing the size of the actual proteome. Top-down mass spectrometry-based proteomics allows the identification of intact proteins containing post-translational modifications (PTMs) as well as truncated forms translated from reference ORFs or altORFs. Methods Top-down tissue microproteomics was applied on benign, tumor and necrotic-fibrotic regions of serous ovarian cancer biopsies, identifying proteins exhibiting region-specific cellular localization and PTMs. The regions of interest (ROIs) were determined by MALDI mass spectrometry imaging and spatial segmentation. Findings Analysis with a customized protein sequence database containing reference and alternative proteins (altprots) identified 15 altprots, including alternative G protein nucleolar 1 (AltGNL1) found in the tumor, and translated from an altORF nested within the GNL1 canonical coding sequence. Co-expression of GNL1 and altGNL1 was validated by transfection in HEK293 and HeLa cells with an expression plasmid containing a GNL1-FLAG (V5) construct. Western blot and immunofluorescence experiments confirmed constitutive co-expression of altGNL1-V5 with GNL1-FLAG. Conclusions Taken together, our approach provides means to evaluate protein changes in the case of serous ovarian cancer, allowing the detection of potential markers that have never been considered.
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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 | 0,001 | 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 ».