Protein Paucimannosylation Is an Enriched <i>N</i> ‐Glycosylation Signature of Human Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While aberrant protein glycosylation is a recognized characteristic of human cancers, advances in glycoanalytics continue to discover new associations between glycoproteins and tumorigenesis. This glycomics‐centric study investigates a possible link between protein paucimannosylation, an under‐studied class of human N ‐glycosylation [Man 1‐3 GlcNAc 2 Fuc 0‐1 ], and cancer. The paucimannosidic glycans (PMGs) of 34 cancer cell lines and 133 tissue samples spanning 11 cancer types and matching non‐cancerous specimens are profiled from 467 published and unpublished PGC‐LC‐MS/MS N ‐glycome datasets collected over a decade. PMGs, particularly Man 2‐3 GlcNAc 2 Fuc 1 , are prominent features of 29 cancer cell lines, but the PMG level varies dramatically across and within the cancer types (1.0–50.2%). Analyses of paired (tumor/non‐tumor) and stage‐stratified tissues demonstrate that PMGs are significantly enriched in tumor tissues from several cancer types including liver cancer ( p = 0.0033) and colorectal cancer ( p = 0.0017) and is elevated as a result of prostate cancer and chronic lymphocytic leukaemia progression ( p < 0.05). Surface expression of paucimannosidic epitopes is demonstrated on human glioblastoma cells using immunofluorescence while biosynthetic involvement of N ‐acetyl‐β‐hexosaminidase is indicated by quantitative proteomics. This intriguing association between protein paucimannosylation and human cancers warrants further exploration to detail the biosynthesis, cellular location(s), protein carriers, and functions of paucimannosylation in tumorigenesis and metastasis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».