Oncogenic Regulation of Extracellular Vesicle Proteome and Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Mutational and epigenetic driver events profoundly alter intercellular communication pathways in cancer. This effect includes deregulated release, molecular composition, and biological activity of extracellular vesicles (EVs), membranous cellular fragments ranging from a few microns to less than 100 nm in diameter and filled with bioactive molecular cargo (proteins, lipids, and nucleic acids). While EVs are usually classified on the basis of their physical properties and biogenetic mechanisms, recent analyses of their proteome suggest a larger than expected molecular diversity, a notion that is also supported by multicolour nano-flow cytometry and other emerging technology platforms designed to analyze single EVs. Both protein composition and EV diversity are markedly altered by oncogenic transformation, epithelial to mesenchymal transition, and differentiation of cancer stem cells. Interestingly, only a subset of EVs released from mutant cells may carry oncogenic proteins (e.g., EGFRvIII), hence, these EVs are often referred to as "oncosomes". Indeed, oncogenic transformation alters the repertoire of EV-associated proteins, increases the presence of pro-invasive cargo, and alters the composition of distinct EV populations. Molecular profiling of single EVs may reveal a more intricate effect of transforming events on the architecture of EV populations in cancer and shed new light on their biological role and diagnostic utility.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».