Proteomics and Phospho-Proteomics Profiling of the Co-Formulation of Type I and II Interferons, HeberFERON, in the Glioblastoma-Derived Cell Line U-87 MG
Notice bibliographique
Résumé
HeberFERON, a co-formulation of Interferon (IFN)-α2b and IFN-γ, has effects on skin cancer and other solid tumors. It has antiproliferative effects over glioblastoma multiform (GBM) clones and cultured cell lines, including U-87 MG. Here, we report the first label-free quantitative proteomic and phospho-proteomic analyses to evaluate changes induced by HeberFERON after 72 h incubation of U-87 MG that can explain the effect on cellular proliferation. LC-MS/MS, functional enrichment and networking analysis were performed. We identified 7627 proteins; 122 and 211 were down- and up-regulated by HeberFERON (fold change > 2; p < 0.05), respectively. We identified 23,549 peptides (5692 proteins) and 8900 phospho-peptides; 523 of these phospho-peptides (359 proteins) were differentially modified. Proteomic enrichment showed IFN signaling and its control, direct and indirect antiviral mechanisms were the main modulated processes. Phospho-proteome enrichment displayed the cell cycle as one of the most commonly targeted events together with cytoskeleton organization; translation/RNA splicing, autophagy and DNA repair, as represented biological processes. There is a high interconnection of phosphoproteins in a molecular network; mTOR occupies a centric hub with interactions with translation machinery, cytoskeleton and autophagy components. Novel phosphosites and others with unknown biological functionality in key players in the aforementioned processes were regulated by HeberFERON and involved CDK and ERK kinases. These findings open new experimental hypotheses regarding HeberFERON action. The results obtained contribute to a better understanding of HeberFERON effector mechanisms in the context of GBM treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».