CE–MS Metabolomic and LC–MS Proteomic Analyses of Breast Cancer Exosomes Reveal Alterations in Purine and Carnitine Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
A nanosheath-flow capillary electrophoresis mass spectrometry (CE-MS) system with electrospray ionization was used to profile cationic metabolite cargo in exosomes secreted by nontumorigenic MCF-10A and tumorigenic MDA-MB-231 breast epithelial cells. An in-house-produced sheath liquid interface was developed and machined from PEEK to enable nanoflow volumes. Normalization of CE-MS peak areas to the total UV signal was employed to enhance quantitative accuracy and reduce variability. CE-MS-based metabolomics revealed increased purine synthesis intermediates and increased carnitine synthesis metabolites in MDA-MB-231-derived exosomes, with pathway enrichment indicating the activation of de novo purine pathways and upregulation of carnitine metabolism. In addition, nano-LC-MS-based proteomics revealed differential expression of ecto-5'-nucleotidase (NT5E) and mitochondrial aldehyde dehydrogenase (ALDH9A1), demonstrating metabolic alterations in related enzymatic steps. This study demonstrates the application of nanosheath-flow CE-MS for comprehensive and quantitative exosome metabolomics, uncovering metabolic reprogramming in purine and carnitine pathways between normal and cancerous breast cell lines and providing insight into exosome-mediated signaling of breast cancer metabolism.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».