BOUCHAL, Pavel, Olga T. SCHUBERT, Jakub FAKTOR, Lenka ČÁPKOVÁ, Hana IMRICHOVÁ, Karolína ZOUFALOVÁ, Vendula PÁRALOVÁ, Roman HRSTKA, Yansheng S. LIU, Holger A. EBHARDT, Eva BUDINSKÁ, Rudolf NENUTIL a Ruedi AEBERSOLD. Breast Cancer Classification Based on Proteotypes Obtained by SWATH Mass Spectrometry. Cell Reports. CAMBRIDGE: Cell Press, 2019, roč. 28, č. 3, s. "832"-"843.e7", 20 s. ISSN 2211-1247. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/j.celrep.2019.06.046.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Breast Cancer Classification Based on Proteotypes Obtained by SWATH Mass Spectrometry
Autoři BOUCHAL, Pavel (203 Česká republika, garant, domácí), Olga T. SCHUBERT (756 Švýcarsko), Jakub FAKTOR (703 Slovensko), Lenka ČÁPKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Hana IMRICHOVÁ (203 Česká republika, domácí), Karolína ZOUFALOVÁ (203 Česká republika, domácí), Vendula PÁRALOVÁ (203 Česká republika, domácí), Roman HRSTKA (203 Česká republika), Yansheng S. LIU (156 Čína), Holger A. EBHARDT (276 Německo), Eva BUDINSKÁ (703 Slovensko, domácí), Rudolf NENUTIL (203 Česká republika) a Ruedi AEBERSOLD (756 Švýcarsko).
Vydání Cell Reports, CAMBRIDGE, Cell Press, 2019, 2211-1247.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10601 Cell biology
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Full Text
Impakt faktor Impact factor: 8.109
Kód RIV RIV/00216224:14310/19:00107609
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1016/j.celrep.2019.06.046
UT WoS 000475582000021
Klíčová slova anglicky SWATH-MS; breast cancer; data independent acquisition; proteomics; tissue; transcriptomics; tumor classification
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Michaela Hylsová, Ph.D., učo 211937. Změněno: 17. 2. 2023 20:46.
Anotace
Accurate classification of breast tumors is vital for patient management decisions and enables more precise cancer treatment. Here, we present a quantitative proteotyping approach based on sequential windowed acquisition of all theoretical fragment ion spectra (SWATH) mass spectrometry and establish key proteins for breast tumor classification. The study is based on 96 tissue samples representing five conventional breast cancer subtypes. SWATH proteotype patterns largely recapitulate these subtypes; however, they also reveal varying heterogeneity within the conventional subtypes, with triple negative tumors being the most heterogeneous. Proteins that contribute most strongly to the proteotype-based classification include INPP4B, CDK1, and ERBB2 and are associated with estrogen receptor (ER) status, tumor grade status, and HER2 status. Although these three key proteins exhibit high levels of correlation with transcript levels (R > 0.67), general correlation did not exceed R = 0.29, indicating the value of protein-level measurements of disease-regulated genes. Overall, this study highlights how cancer tissue proteotyping can lead to more accurate patient stratification.
Návaznosti
GA17-05957S, projekt VaVNázev: Evaluace nových potenciálních cílů a inhibitorů pro blokování vývoje metastáz u luminálních A nádorů prsu
Investor: Grantová agentura ČR, Evaluace nových potenciálních cílů a inhibitorů pro blokování vývoje metastáz u luminálních A nádorů prsu
LM2015051, projekt VaVNázev: Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí (Akronym: RECETOX RI)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Výzkumná infrastruktura RECETOX
MUNI/A/1575/2018, interní kód MUNázev: Podpora biochemického výzkumu v roce 2019
Investor: Masarykova univerzita, Podpora biochemického výzkumu v roce 2019, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/E/0514/2018, interní kód MUNázev: Revize a publikace rukopisu "Breast cancer classification based on proteotypes obtained by SWATH mass spectrometry"
Investor: Masarykova univerzita, Revize a publikace rukopisu "Breast cancer classification based on proteotypes obtained by SWATH mass spectrometry", Podpora zvýšení kvality vynikajících výsledků
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 22:20