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Enregistrement W42947059 · doi:10.1007/978-1-59745-470-4_6

Antibody-Based Proteomics Analysis of Tumor Cell Signaling Pathways

2008· book-chapter· en· W42947059 sur OpenAlexaff
Steven Pelech, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomicsAntibodyComputational biologyCell biologyBiologyImmunologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The promise of personalized medicine is ultimately contingent on the successful identification of specific biomarkers for diseases and therapeutic modalities that can compensate for the molecular lesions that underlie these diseases. In the case of cancer, more than two decades of research have demonstrated the critical roles of a relatively small subset of proteins that are encoded by oncogenes and tumor suppressor genes. The gain of function of perhaps just a few oncoproteins and the loss of function of only a small number of tumor suppressor proteins in the right combinations may culminate in full neoplastic transformation. However, there may well be billions of such genetic change combinations so that every cancer patient has a unique form of the disease. Presently, just under half of cancer patients die from their disease within 5 years so there is a pressing need for development of new diagnostics and treatments. Like many chronic diseases associated with aging, cancer is a systems disorder. Most of the known oncogenes and tumor suppressor genes specify protein kinases, their regulators, or their target substrates. The human genome encodes at least 515 protein kinases (the kineome) [1, 2] and 140 protein phosphatases [3], which catalyze the reversible phosphorylation of over a third of all proteins at more than 1,000,000 sites (the phosphoproteome) [4]. Many of these phosphorylation events play key roles in the regulation of cell proliferation and survival. The phosphoproteome represents a relatively untapped source of potential biomarkers, and phosphoproteomics profiling should be extremely insightful for analysis of signaling pathways [5]. Our current knowledge of the composition and architecture of cell signaling systems is still extremely rudimentary. To elucidate these molecular communications webs, specific information is required concerning the spatial and temporal expression and activity of thousands of individual proteins in the nearly 200 different cell types in the organs and tissues of the human body. One of the major challenges of this decade will be the elucidation of these regulatory networks and the development of technologies to track their protein components in tumor biopsies and bodily fluids for cancer diagnostics. Although cancer is commonly viewed as a genetics disease, its successful treatment will require the knowledge of malfunctioning signal transduction at the protein level and the application of small molecule drugs. A very powerful arsenal of protein kinase inhibitors is being developed by the pharmaceutical industry, which is now spending about a third of their annual research and development budgets on this class of enzymes [6]. We predict that within the next 10 years, most of the new drugs in clinical trials and entering the market place will be protein kinase inhibitors. One reason for this is because the industry is currently focused on only a few dozen of the protein kinases, and over 90% of them still remain to be explored for their therapeutic potential [4]. Another impetus is that over 400 other diseases have been linked to defective kinase signaling. Consequently, there will be an increasing demand to track signal transduction proteins in the near future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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