Surface Proteomic Analysis Reveals the Presence of Noncanonical Cell Membrane Endoplasmic Reticulum Chaperones in High-Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
High-grade gliomas (HGG) are highly aggressive tumors, which are predominately fatal for adults and pediatric patients. Identifying cancer-selective therapeutic targets remains a critical unmet need. The overexpression of endoplasmic reticulum (ER) chaperones in various cancers is well documented. Moreover, tumor cells exhibit an atypical surface expression of ER chaperones, suggesting the potential for selective targeting. Our study examined the differences in the mRNA, total protein, and surface expression levels of seven key ER chaperones, compared with those in non-neoplastic samples. Notably, a poor correlation was found between mRNA, protein, and surface protein levels, underscoring the limitations of transcriptomics alone in target discovery. We also highlight the limitations of surfaceome studies which exclude noncanonical membrane proteins, such as ectopically expressed ER chaperones, which often escape detection by conventional bioinformatic pipelines. For the first time, this study advances our understanding of the surface expression of ER chaperones in both adult and pediatric HGG. Our findings highlight the importance of surfaceome analysis in the discovery of cancer selective targets against this devastating disease.
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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 ».