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Enregistrement W2978484378 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-3502

Abstract 3502: Chemoproteomics provide insights into cell surface reprogramming during KRAS-mediated transformation

2018· article· en· W2978484378 sur OpenAlexaff
Neethi Nandagopal, Léo Aubert, Sami Nourreddine, Geneviève Lavoie, Philippe P. Roux

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASCellCancer researchBiologyMutantReprogrammingCancer cellCell biologyProteomeDownregulation and upregulationCancerColorectal cancerBioinformaticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract KRAS is among the most frequently mutated genes driving human cancers, including ~45% of colorectal cancers (CRC). Despite decades of research, mutant KRAS is considered undruggable, and is frequently associated with resistance to chemotherapy and other targeted therapies. While the effect of mutant KRAS on regulating intracellular signaling events is well studied, much less is known about its impact on the cell surface proteome (surfaceome), which constitutes the predominant therapeutic target for FDA-approved drugs. To study the cell surfaceome, we optimized a chemoproteomics approach that selectively isolates cell surface proteins and allows their relative quantification using mass spectrometry. When comparing normal intestinal cells to their counterparts expressing oncogenic KRAS (G12V), we identified 104 (~13%) and 170 (~22%) cell surface proteins that were significantly upregulated or downregulated, respectively, in KRAS-transformed cells. Overall, a myriad of proteins, including receptors, solute carriers, adhesion molecules, etc., were modulated by mutant KRAS, and their potential roles in KRAS-mediated transformation are currently being studied. We also found that most of the cell surface proteins were altered in response to transcriptional changes induced by KRAS signaling, and due to increased global endocytosis in KRAS-mutated cells. Our study suggests potential cell surface proteins that could be targeted in KRAS-mutant cells, which will be verified in subsequent studies using human CRC models. Our work helps assemble a global view of how oncogenic KRAS alters the spatial distribution of several cell surface proteins, and thereby potentially impacts tumor functions and therapeutic response. Citation Format: Neethi Nandagopal, Léo Aubert, Sami Nourreddine, Geneviève Lavoie, Philippe Roux. Chemoproteomics provide insights into cell surface reprogramming during KRAS-mediated transformation [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 3502.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
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