A robust strategy for proteomic identification of biomarkers of invasive phenotype complexed with extracellular heat shock proteins
Notice bibliographique
Résumé
As an extension of their orchestration of intracellular pathways, secretion of extracellular heat shock proteins (HSPs) is an emerging paradigm of homeostasis imperative to multicellular organization. Extracellular HSP is axiomatic to the survival of cells during tumorigenesis; proportional representation of specific HSP family members is indicative of invasive potential and prognosis. Further significance has been added by the knowledge that all cancer-derived exosomes have surface-exposed HSPs that reflect the membrane topology of cells that secrete them. Extracellular HSPs are also characteristic of chronic inflammation and sepsis. Accordingly, interrogation of extracellular HSPs secreted from cell culture models may represent a facile means of identifying translational biomarker signatures for targeting in situ. In the current study, we evaluated a simple peptide-based multivalent HSP affinity approach using the Vn96 peptide for low speed pelleting of HSP complexes from bioreactor cultures of cell lines with varying invasive phenotype in xenotransplant models: U87 (glioblastoma multiforme; invasive); HELA (choriocarcinoma; minimally invasive); HEK293T (virally transformed immortalized; embryonic). Proteomic profiling by bottom-up mass spectrometry revealed a comprehensive range of candidate biomarkers including primary HSP ligands. HSP complexes were associated with additional chaperones of prognostic significance such as protein disulfide isomerases, as well as pleiotropic metabolic enzymes, established as proportionally reflective of invasive phenotype. Biomarkers of inflammatory and mechanotransductive phenotype were restricted to the most invasive cell model U87, including chitinase CHI3L1, lamin C, amyloid derivatives, and histone isoforms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».