Molecular characterization of breast cancer cell lines through multiple omic approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer cell lines are frequently used as model systems to study the cellular properties and biology of breast cancer. Our objective was to characterize a large, commonly employed panel of breast cancer cell lines obtained from the American Type Culture Collection (ATCC 30-4500 K) to enable researchers to make more informed decisions in selecting cell lines for specific studies. Information about these cell lines was obtained from a wide variety of sources. In addition, new information about cellular pathways that are activated within each cell line was generated. METHODS: We determined key protein expression data using immunoblot analyses. In addition, two analyses on serum-starved cells were carried out to identify cellular proteins and pathways that are activated in these cells. These analyses were performed using a commercial PathScan array and a novel and more extensive phosphopeptide-based kinome analysis that queries 1290 phosphorylation events in major signaling pathways. Data about this panel of breast cancer cell lines was also accessed from several online sources, compiled and summarized for the following areas: molecular classification, mRNA expression, mutational status of key proteins and other possible cancer-associated mutations, and the tumorigenic and metastatic capacity in mouse xenograft models of breast cancer. RESULTS: The cell lines that were characterized included 10 estrogen receptor (ER)-positive, 12 human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-amplified and 18 triple negative breast cancer cell lines, in addition to 4 non-tumorigenic breast cell lines. Within each subtype, there was significant genetic heterogeneity that could impact both the selection of model cell lines and the interpretation of the results obtained. To capture the net activation of key signaling pathways as a result of these mutational combinations, profiled pathway activation status was examined. This provided further clarity for which cell lines were particularly deregulated in common or unique ways. CONCLUSIONS: These two new kinase or "Kin-OMIC" analyses add another dimension of important data about these frequently used breast cancer cell lines. This will assist researchers in selecting the most appropriate cell lines to use for breast cancer studies and provide context for the interpretation of the emerging results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».