PLOS ONE: Análise Quantitativa of Proteome Diferencial Expressão em cancro de bexiga versus células normais da bexiga Usando Método SILAC

Abstract

A melhor maneira de aumentar a taxa de sobrevida do paciente é identificar pacientes que são susceptíveis de avançar para o músculo-invasivo ou doença metastática inicial e tratá-los de forma mais agressiva. O HCV29 linhas de células humanas (epitélio da bexiga normal), KK47 (baixo nonmuscle grau de câncer de bexiga invasivo, NMIBC) e YTS1 (cancro da bexiga metastático) têm sido amplamente utilizados em estudos de mecanismos moleculares e sinalização celular durante o cancro da bexiga (BC) progressão. No entanto, pouca atenção tem sido dada à análise proteômica quantitativa global destas três linhas celulares. Nós marcado HCV29, células KK47, e YTS1 pelo método SILAC usando três isótopos estáveis ​​cada um de arginina e lisina. proteínas marcadas foram analisadas por 2D ultra-alta resolução cromatografia líquida LTQ espectrometria de massa Orbitrap. Entre 3721 proteínas identificadas e anotadas únicas em células KK47 e YTS1, 36 foram significativamente regulada e 74 foram significativamente reprimidos com 95% de confiança. A expressão diferencial destas proteínas foi confirmada por transferência Western, RT-PCR quantitativo, e coloração das células com anticorpos específicos. ontologia gênica (GO) prazo e análise de caminho indicaram que as proteínas diferencialmente regulados estavam envolvidos na replicação do DNA e de transporte molecular, o crescimento e proliferação celular, movimento celular, tráfico de célula imunológica, e morte celular e sobrevivência. Estas proteínas e as técnicas de proteoma avançados descritos aqui será útil para a elucidação dos mecanismos moleculares em BC e outros tipos de câncer

Citation:. Yang G, Xu Z, Lu W, Li X, Sun C, Guo J, et ai. (2015) Análise Quantitativa of Proteome Diferencial Expressão em cancro de bexiga versus células normais da bexiga Usando Método SILAC. PLoS ONE 10 (7): e0134727. doi: 10.1371 /journal.pone.0134727

editor: Jon M. Jacobs, Pacific Northwest National Laboratory, United States

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