Deciphering Cancer Complexity: Integrative Proteogenomics and Proteomics Approaches for Biomarker Discovery

蛋白质基因组学 蛋白质组学 生物标志物发现 计算生物学 生物标志物 分子生物标志物 计算机科学 生物 医学 基因组学 基因组 肿瘤科 遗传学 基因
作者
Rashmi Rao,Mohd Gulfishan,Min‐Sik Kim,Manoj Kumar Kashyap
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:2859: 211-237 被引量:5
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-4152-1_12
摘要

Proteomics has revolutionized the field of cancer biology because the use of a large number of in vivo (SILAC), in vitro (iTRAQ, ICAT, TMT, stable-isotope Dimethyl, and 18O) labeling techniques or label-free methods (spectral counting or peak intensities) coupled with mass spectrometry enables us to profile and identify dysregulated proteins in diseases such as cancer. These proteome and genome studies have led to many challenges, such as the lack of consistency or correlation between copy numbers, RNA, and protein-level data. This review covers solely mass spectrometry-based approaches used for cancer biomarker discovery. It also touches on the emerging role of oncoproteogenomics or proteogenomics in cancer biomarker discovery and how this new area is attracting the integration of genomics and proteomics areas to address some of the important questions to help impinge on the biology and pathophysiology of different malignancies to make these mass spectrometry-based studies more realistic and relevant to clinical settings.
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