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Enregistrement W4224046707 · doi:10.21203/rs.3.rs-1534853/v1

Organelle resolved proteomics reveals new chordoma cell surface markers required for proliferation and association with outcome

2022· preprint· en· W4224046707 sur OpenAlexafffund
Shahbaz Khan, Jeffrey Zuccato, Vladimir Ignatchenko, Olivia Singh, Meinusha Govindarajan, Matthew Waas, Andrew Gao, Gelareh Zadeh, Thomas Kislinger

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone Tumor Diagnosis and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareChordoma Foundation
Mots-clésChordomaProteomicsProteomeBiologyImmunohistochemistryCellCancer researchTissue microarrayBiomarkerQuantitative proteomicsPathologyBioinformaticsMedicineImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundChordomas are rare, clinically aggressive tumors with a median survival of 6-7 years and a high rate of disease progression despite maximal surgery and radiotherapy. Given the limited options available to prevent and treat progression and relatively poor prognosis, there remains an urgent need for the development of novel therapies to improve clinical outcomes. Cell-surface proteins are attractive therapeutic targets due to their accessible subcellular localization.MethodsHere, we used a proteomics approach to identify novel chordoma-specific cell-surface protein markers. Four established chordoma cell lines were analyzed by quantitative proteomics using a comprehensive differential ultracentrifugation organellar fractionation approach. A subtractive proteomics strategy was applied to select proteins that are plasma membrane enriched. Using commercially available antibodies, the expression profiles of these cell-surface proteins were validated across chordoma cell lines, patient surgical tissue samples, and normal tissue lysates via Western blotting. The candidates were further validated by immunohistochemical analysis in a 25-patient tissue cohort. Finally, the essentiality of these candidates for in vitro chordoma growth was evaluated.ResultsMass spectrometry-based proteomics identified 120 high-confidence cell-surface proteins in four established chordoma cell line models. Systematic data integration prioritized two chordoma-specific cell surface proteins for further interrogation. Immunohistochemistry in a richly annotated cohort of chordoma tumor tissues revealed that PLA2R1 and SLC6A12 are broadly expressed in chordoma patient samples. Higher expression of PLA2R1 correlated with poor prognosis whereas SLC6A12 expression was significantly enriched in skull-base chordomas compared to those arising in the spine. Using a siRNA-mediated knockdown of PLA2R1, we demonstrated significant inhibition of cell growth and colony-forming ability, suggesting these proteins play an essential role in chordoma biology.ConclusionWe have comprehensively elucidated the proteome of four established chordoma cell lines. Subtractive proteomics and integrative data mining revealed novel cell-surface proteins required for chordoma cell survival and associated with clinical parameters in a small chordoma tissue sample cohort.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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