Ranking Cancer Proteins by Integrating PPI Network and Protein Expression Profiles
المؤلفون المشاركون
Li, Jing
Ren, Jie
Shang, Lulu
Wang, Qing
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Proteomics, the large-scale analysis of proteins, is contributing greatly to understanding gene function in the postgenomic era.
However, disease protein ranking using shotgun proteomics data has not been fully evaluated.
In this study, we prioritized disease-related proteins by integrating the protein-protein interaction (PPI) network and protein differential expression profiles from colon and rectal cancer (CRC) or breast cancer (BC) proteomics.
We applied Local Ranking (LR) and Global Ranking (GR) methods in network with three kinds of protein sets as a priori knowledge, which were known disease proteins (KDPs) that were collected from the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) database, differentially expressed proteins (DEPs), and the collection of KDPs and their direct neighborhood with differential expression (eKDPs).
The cross-validations showed that GR method outperformed LR method while using eKDPs as the initial training showed significantly higher accuracy compared to using the other two a priori sets.
And then we validated the top ranked proteins using RNAi-based loss-of-function screens in the DepMap database.
The results showed that 75% of top 20 proteins in CRC are necessary for tumor survival.
In summary, the network-based Global Ranking with protein differential expression can efficiently prioritize cancer-related proteins and discover new candidate cancer genes or proteins.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ren, Jie& Shang, Lulu& Wang, Qing& Li, Jing. 2019. Ranking Cancer Proteins by Integrating PPI Network and Protein Expression Profiles. BioMed Research International،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124948
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ren, Jie…[et al.]. Ranking Cancer Proteins by Integrating PPI Network and Protein Expression Profiles. BioMed Research International No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124948
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ren, Jie& Shang, Lulu& Wang, Qing& Li, Jing. Ranking Cancer Proteins by Integrating PPI Network and Protein Expression Profiles. BioMed Research International. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124948
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1124948
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر