A temporal (phospho-)proteomic dataset of neurotrophic receptor tyrosine kinase signalling in neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Neurotrophic receptor tyrosine kinases (TrkA, TrkB, TrkC), despite their homology, contribute to the clinical heterogeneity of the childhood cancer neuroblastoma. TrkA expression is associated with low-stage disease and is often seen with spontaneous tumour regression. Conversely, TrkB is present in unfavourable neuroblastomas that often harbour amplification of the MYCN oncogene. The role of TrkC is less clearly defined, although some studies suggest its association with a favourable outcome. Understanding the differences in activity of Trk receptors that drive divergent clinical phenotypes as well as the influence of MYCN amplification on downstream Trk receptor signalling remains poorly understood. Here, we present a comprehensive label-free mass spectrometry-based total proteomics and phosphoproteomics dataset (432 raw files with FragPipe search outputs; available on PRIDE with accession number PXD054441) where we identified and quantified 4,907 proteins, 16,744 phosphosites and 5,084 phosphoproteins, derived from NGF/BDNF/NT-3 treated TrkA/B/C-overexpressing neuroblastoma cells with differential MYCN status. Analysing our dataset offers valuable insights into TrkA/B/C receptor signalling in neuroblastoma and its modulation by MYCN status; and holds potential for advancing therapeutic strategies in this challenging childhood cancer.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».