High-throughput proteomics-guided biomarker discovery of hepatocellular carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Liver cancer stands as the fifth leading cause of cancer-related deaths globally. Hepatocellular carcinoma (HCC) comprises approximately 85%-90% of all primary liver malignancies. However, only 20-30% of HCC patients qualify for curative therapy, primarily due to the absence of reliable tools for early detection and prognosis of HCC. This underscores the critical need for molecular biomarkers for HCC management. Since proteins reflect disease status directly, proteomics has been utilized in biomarker developments for HCC. In particular, proteomics coupled with liquid chromatography-mass spectrometer (LC-MS) methods facilitate the process of discovering biomarker candidates for diagnosis, prognosis, and therapeutic strategies. In this work, we investigated LC-MS-based proteomics methods through recent reference reviews, with a particular focus on sample preparation and LC-MS methods appropriate for the discovery of HCC biomarkers and their clinical applications. We classified proteomics studies of HCC according to sample types, and we examined the coverage of protein biomarker candidates based on LC-MS methods in relation to study scales and goals. Comprehensively, we proposed protein biomarker candidates categorized by sample types and biomarker types for appropriate clinical use. In this review, we summarized recent LC-MS-based proteomics studies on HCC and proposed potential protein biomarkers. Our findings are expected to expand the understanding of HCC pathogenesis and enhance the efficiency of HCC diagnosis and prognosis, thereby contributing to improved patient outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle