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Enregistrement W2740611655 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-216

Abstract 216: Tracking expression, post-translational modifications and interactions of EGF signalling proteins in A431 cells with antibody microarrays

2017· article· en· W2740611655 sur OpenAlexaff
Lambert Yue, Steven Pelech

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein microarrayAntibody microarrayPhosphorylationA431 cellsBiologyAntibodyEpidermal growth factorDNA microarrayKinaseProtein Array AnalysisProteomicsCell biologyMolecular biologyProtein phosphorylationBiotinEpidermal growth factor receptorLysisProtein kinase ABiochemistryCellCell cycleGene expressionOncogeneReceptorGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Elucidation of epidermal growth factor (EGF) signalling pathways in cancer cells has helped to define the mechanisms for their neoplastic transformation and potential drug targets for therapeutic intervention. Antibody microarrays are promising tools to evaluate alterations in the levels and phosphorylation status of hundreds of proteins of interest with only microgram amounts of crude cell and tissue lysate protein. However, interpretations of the results from traditional antibody microarray approaches have been hampered by the problems associated with sample preparation and protein detection, even when reliable antibodies are deployed in these arrays. The Kinex™ KAM-900P antibody microarray permitted semi-quantitative measurements of the expressions, post-translational modifications and interactions of proteins with 100 µg or less of lysate proteins. These microarrays utilize approximately 878 different pan- and phosphosite-specific antibodies for tracking protein kinases, phosphatases and other low abundance regulatory proteins. Multiple detection protocols were developed with the KAM-900P slides to enable high depth profiling of protein levels, phosphorylation and protein-protein interactions in A431 cells in response to EGF treatment. One method (KAM) involved the capture of in vitro biotin-labeled proteins, followed by their detection with a secondary dye-labeled anti-biotin antibody. False positive signals from associated proteins in complexes with the targets were reduced by chemical cleavage with NTCB prior to their capture on the array, and this also produced more uniformity of the dye signals for protein targets despite vast differences in their sizes. Transient changes in protein phosphorylation in EGF treated cells that were typically lost when processed by conventional methods were better preserved by chemical cleavage right at time of sample homogenization. Biotin-labeling and subsequent detection of the protein on the array with a dye-labeled secondary antibody further reduced non-specific background signals, allowed for a greater dynamic range of detection, and enhanced discrimination of subtle changes. In conjunction with other detection protocols, such as the usage of dye-labeled reporter antibodies for generic protein-tyrosine phosphorylation in sandwich antibody microarrays (SAM format) or generic protein phosphorylation with nanoparticles such as pAMIGO (PAM format), it is also feasible to monitor changes in general post-translational modifications of target proteins or their specific association with other adapter, scaffolding and chaperone proteins of interest for which antibody probes are available. Citation Format: Lambert Yue, Steven Pelech. Tracking expression, post-translational modifications and interactions of EGF signalling proteins in A431 cells with antibody microarrays [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 216. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-216

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,361 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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