Towards routine proteome profiling of FFPE tissue: insights from a 1,220-case pan-cancer study

生物 蛋白质组 计算生物学 仿形(计算机编程) 工作流程 生物信息学 基因表达谱 计算机科学 遗传学 基因表达 数据库 基因 操作系统
作者
Johanna Tüshaus,Stephan Eckert,Marius Schliemann,Yuxiang Zhou,Pauline Pfeiffer,Christiane Halves,Federico Fusco,Johannes Weigel,Lisa Hönikl,Vicki Butenschön,Rumyana Todorova,Hilka Rauert‐Wunderlich,Matthew The,Andreas Rosenwald,Volker Heinemann,Julian Walter Holch,Katja Steiger,Claire Delbridge,Bernhard Meyer,Wilko Weichert,Carolin Mogler,Peer‐Hendrik Kuhn,Bernhard Küster
出处
期刊:The EMBO Journal [Springer Nature]
标识
DOI:10.1038/s44318-024-00289-w
摘要

Abstract Proteome profiling of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) specimens has gained traction for the analysis of cancer tissue for the discovery of molecular biomarkers. However, reports so far focused on single cancer entities, comprised relatively few cases and did not assess the long-term performance of experimental workflows. In this study, we analyze 1220 tumors from six cancer entities processed over the course of three years. Key findings include the need for a new normalization method ensuring equal and reproducible sample loading for LC-MS/MS analysis across cohorts, showing that tumors can, on average, be profiled to a depth of >4000 proteins and discovering that current software fails to process such large ion mobility-based online fractionated datasets. We report the first comprehensive pan-cancer proteome expression resource for FFPE material comprising 11,000 proteins which is of immediate utility to the scientific community, and can be explored via a web resource. It enables a range of analyses including quantitative comparisons of proteins between patients and cohorts, the discovery of protein fingerprints representing the tissue of origin or proteins enriched in certain cancer entities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
科目三应助小女子常戚戚采纳,获得10
1秒前
时冬冬完成签到,获得积分0
2秒前
gentille发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
Luna发布了新的文献求助10
3秒前
老实的半山完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
李梨完成签到,获得积分10
4秒前
xh完成签到,获得积分20
4秒前
阿仔发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
多金完成签到,获得积分10
5秒前
周高安完成签到,获得积分10
5秒前
shark完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
冷静茉莉完成签到 ,获得积分10
6秒前
张张完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
fane完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
qyy发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
超帅柚子发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
一叶知秋完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
科研小白发布了新的文献求助10
11秒前
小谢同学发布了新的文献求助10
11秒前
YifanWang应助phenory采纳,获得10
11秒前
简单的熊猫完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
14秒前
高分求助中
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 600
Chinesen in Europa – Europäer in China: Journalisten, Spione, Studenten 500
Arthur Ewert: A Life for the Comintern 500
China's Relations With Japan 1945-83: The Role of Liao Chengzhi // Kurt Werner Radtke 500
Two Years in Peking 1965-1966: Book 1: Living and Teaching in Mao's China // Reginald Hunt 500
Introduction to Strong Mixing Conditions Volumes 1-3 500
Understanding Interaction in the Second Language Classroom Context 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3808831
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3353506
关于积分的说明 10365583
捐赠科研通 3069749
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1685746
邀请新用户注册赠送积分活动 810704
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 766300