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Enregistrement W4381250708 · doi:10.1016/j.mcpro.2023.100602

Proteomic Dynamics of Breast Cancer Cell Lines Identifies Potential Therapeutic Protein Targets

2023· article· en· W4381250708 sur OpenAlexafffund
Rui Sun, Weigang Ge, Yi Zhu, Azin Sayad, Augustin Luna, Mengge Lyu, Shuang Liang, Luis Tobalina, Vinodh N. Rajapakse, Chen-Huan Yu, Huanhuan Zhang, Jie Fang, Fang Wu, Hui Xie, Julio Sáez-Rodríguez, Huazhong Ying, William C. Reinhold, Chris Sander, Yves Pommier, Benjamin G. Neel, Ruedi Aebersold, Tiannan Guo

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Cancer InstituteNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceSystemsX.chNational Natural Science Foundation of ChinaNational Institutes of HealthCanada Research ChairsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungPrincess Margaret Hospital FoundationSanofiNational Science FoundationAstex PharmaceuticalsPfizerEuropean Research Council
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayProteomicsProteomeTriple-negative breast cancerComputational biologyCancer researchProtein kinase BBiologyBreast cancerCell growthBioinformaticsSignal transductionCancerCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment and relevant targets for breast cancer (BC) remain limited, especially for triple-negative BC (TNBC). We identified 6091 proteins of 76 human BC cell lines using data-independent acquisition (DIA). Integrating our proteomic findings with prior multi-omics datasets, we found that including proteomics data improved drug sensitivity predictions and provided insights into the mechanisms of action. We subsequently profiled the proteomic changes in nine cell lines (five TNBC and four non-TNBC) treated with EGFR/AKT/mTOR inhibitors. In TNBC, metabolism pathways were dysregulated after EGFR/mTOR inhibitor treatment, while RNA modification and cell cycle pathways were affected by AKT inhibitor. This systematic multi-omics and in-depth analysis of the proteome of BC cells can help prioritize potential therapeutic targets and provide insights into adaptive resistance in TNBC.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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