Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation in Proteomic Analysis of Potential Biomarkers in Invasive Cancer, Ductal Carcinoma In Situ, and Mammary Fibroadenoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Breast malignancy is a serious threat to women's health around the world. Following the rapid progress in the field of cancer diagnostics and identification of pathological markers, breast tumor treatment methods have been greatly improved. However, for invasive, ductal carcinomas and mammary fibroadenoma, there is an urgent demand for better breast tumor-linked biomarkers. The current study was designed to identify diagnostic and/or therapeutic protein biomarkers for breast tumors. METHODS: iTRAQ) proteomic analysis was employed to characterize differentially expressed proteins for potential biomarkers in IBC, DCIS, and fibroadenomas by comparisons with their matched adjacent tissues and/or normal breast tissues. The public databases Metascape and String were used for bioinformatic analyses. RESULTS: Using the proteomics approach, we identified differentially expressed proteins in tissues of different breast tumors compared to normal/adjacent breast tissues, including 100 in IBC, 52 in DCIS, and 44 in fibroadenoma. Among the 100 IBC differentially expressed proteins, 37 were found to be specific to this type of cancer only. Additionally, four proteins were specifically expressed in DCIS and four in fibroadenoma. Compared to corresponding adjacent tissues and normal breast tissues, 18 step-changing proteins were differentially expressed in IBC, 14 in DCIS, and 13 in fibroadenoma, respectively. Compared to DCIS and normal breast tissues, 65 proteins were differentially expressed in IBC with growing levels of malignancy. CONCLUSIONS: The identified potential protein biomarkers may be used as diagnostic and/or therapeutic targets in breast tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».