이 콘텐츠를 보려면 JoVE 구독이 필요합니다. 로그인하거나 오늘 무료 평가판을 시작하세요.

방법 논문

항 체 배열에 의해 신호 변환 통로의 심문에 의해 Tyrosine Kinase 억제제에 평가

7.2K 조회수

⸱

DOI:

10.3791/57779

⸱

2018년 9월 19일

 ,  ,  ,  , 
1Lawrence J. Ellison Institute for Transformative Medicine, Center for Applied Molecular Medicine, University of Southern California

이 논문에서

요약

여기, 우리는 다양 한 세포 모델에서 신호 경로 변경을 식별 하기 위해 항 체 배열에 대 한 프로토콜을 제시. 마약/산소/초 violet 빛/방사선, 또는 overexpression/downregulation/녹아웃, 한 이러한 변경 사항을 다양 한 질병 모델에 대 한 중요 하 고 치료 효과가 있을 것입니다 또는 약물의 메커니즘을 확인할 수 있습니다. 여부를 나타낼 수 있습니다. 저항입니다.

초록

암 환자는 단백질 인 산화 네트워크의 탈 규제와 종종 tyrosine kinase 억제제와 함께 처리 됩니다. 85%에 접근 하는 응답 속도 일반적 이다입니다. 불행 하 게도, 환자 자주 될 치료에 다루기 힘든 그들의 신호 전달 경로 변경 하 여. Microarrays와 식 프로 파일링의 구현 전체 mRNA 수준 변화를 식별할 수 있습니다 및 단백질 단백질 수준에서 전반적인 변화를 확인할 수 있습니다 또는 단백질, 그러나 신호 변환의 활동을 확인할 수 있다 경로 포스트 번역 상 수정 단백질의 심문 하 여 설정할 수 있습니다. 그 결과, 약물 치료는 성공 여부 또는 저항 발생 여부를 식별 하는 기능 또는 신호 경로에 모든 변경 하는 능력은 중요 한 임상 도전 이다. 여기, 우리는 시스템 차원의 변경 다양 한 포스트 번역 상 수정 (예를 들어, 인 산화)에서 확인할 수 있는 도구로 서 항 체 배열의 자세한 설명을 제공 합니다. 항 체 어레이 사용의 장점 중 하나는 그들의 접근성 (배열 하지 않아도 proteomics에 전문가 또는 비용이 많이 드는 장비) 및 속도 포함 됩니다. 포스트 번역 상 수정 조합 대상 배열의 여부 기본 제한 사항입니다. 또한, 공평한 접근 (phosphoproteomics) 항 체 어레이 가장 널리 특징이 대상에 대 한 이상적인 소설 발견에 대 한 더 적합 한 수 있습니다.

서론

타겟된 티로신 키 니 아 제 억제제 (TKI)의 임상 구현 그 드라이브 종양 약 변화에 특정 단백질을 대상으로 효과적인 도구로 의사를 제공 하 여 암 치료를 변화 하고있다. 이러한 화합물을 억제 하거나 tyrosine kinases1,2에 의해 표적으로 하는 단백질의 인 산화를 차단 합니다. TKIs는 유전자를 신호 하는 다양 한 키에 유전 변경 드라이브 암 개시 [예를 들어, 표 피 성장 인자 수용 체 (EGFR), proto-oncogene 티로신 단백질 키 니 아 제 Src (SRC), 진행 하기에 충분 하기 때문에 부분에서 개발 되었다 BCR-ABL, 그리고 인간 표 피 성장 인자 수용 체 2 (HER2)]3,4. 세포 주기5 와6 분자 신호 경로 TKIs의 영향 분자로 가이드 암 치료에는 타겟이 불분명 한에서 변환을 나타냅니다. TKIs 대 화학 요법의 주요 장점은 증가 응답 속도 건강 한 세포7독성의 낮은 위험. 결과적으로, 거기 증가 하고있다 소설 TKIs의 개발과 연구에 대 한 관심.

게놈 시퀀싱 결과에 대 한 액세스 인간 게놈 프로젝트8,,910 함께 시작 하 고 다양 한 다음-세대 (NextGen) 암 시퀀싱 노력 [예를 들면,의 암 게놈 오늘 계속 아틀라스 (TCGA)11,12]. 이 유전자의 수천에 동시 정보를 제공 하 고는 그리고/또한 유전자 또는 생물학 섭13로 변조 하는 단백질의 편견된 스냅샷을 제공 하는 많은 실험 방법론을 영감 하고있다. 포스트 번역 상 수정 단백질 그리고 그들의 활동의 유전자의 녹음 방송에서 여러 수준에서 발생 하는 세포 기능의 규칙 이후 세포질 기능을 제어 하는 이벤트에 대 한 완전 한 이해는 궁극적으로 다양 한 생물 학적 정보에서 데이터의 통합이 필요 합니다. 단일 셀 유전자 해상도와 유전자의 수천의 메신저 RNA (mRNA) 레벨을 모니터링 하는 기능 전체 게놈 규모로 유전자 기능 및 상호 작용에 대 한 추론을 할 수 있는 능력을 증가 했다. 그러나, 유전자 식 배열의 해석 항상 본질적으로 불완전 한 것 없이 규제의 다른 레벨의 통합: 즉, 단백질 표정 수준, 단백질 수정 상태 및 포스트 번역 상 단백질 수정 (인 산화, ubiquitylation, 메 틸 화, 등) 여기, 우리는 하나의 실험14,15, 에서 다양 한 조건의 기능으로 중요 한 신호 구성 요소의 포스트 번역 상 수정이 수단으로 항 체 배열 유틸리티 설명 16.

구별 하 여 신호 변환 통로16에 대 한 변경 내용을 분석 인 항 체 어레이 사용할 수 있습니다. 이러한 유전 수정 또는 셀 라인 kinase 억제제, chemotherapeutics, 포도 당 부족, 저 산소 증, 또는 혈 청 기아로 인 한 스트레스의 치료에서 발생할 수 있습니다. 참고, 약물 내성 또는 특정 유전자의 업 또는 downregulation 발생할 수 있습니다 또한 변화 신호 변환 통로17에.

예를 들어 약물 저항 감도 피하기 위해 마약 대상의 돌연변이에서 발생할 수 있습니다. 폐암, 알려진 EGFR 돌연변이 렌더링 암 특정 TKIs에 무감각 하지만 다른 사람에 게 더 취약. 대체 경로 신호 변이17시 활성화할 수 있습니다. 저항 및 hypoxia, 등등에 관련 된 신호 변환 통로의 식별에 대 한 광범위 한 응용 프로그램으로 인 항 체 배열에, 더 많은 통찰력을 제공 하 고 관련 된 메커니즘의 결과적으로 이해 하 고.

그들은 종종 효소 또는 단백질 사이 육체적 인 상호 작용의 활동을 조절 하는 등 규제 기능을 제공 하기 때문에 단백질 수정의 평가 허용 하는 기술 시스템 생물학의 중요 한 구성 요소를 나타냅니다. 포스트 번역 상 수정의 중요성은 거의 모든 트리거 extracellular 신호 변환 통로18인 산화 단백질의 역할에 의해 나와 있습니다. 전통적으로, kinases 또는 단백질의 인 산화 상태의 식별 수 또한 의해 결정 될 서쪽 오 점 분석 연구원은만 1-5 대상에 관심이 있는 경우에 특히. 그러나, 서쪽 오 점은 매우 선택적 사전 지식으로 바이어스 될 수 있다 고 결과적으로 중요 한 목표를 놓칠 수도 있습니다. 항 체 어레이 (예를 들어, 유리 또는 니트로) 단단한 매트릭스에 다양 한 캡처 항 [팬 전용 phosphorylated tyrosine(s), 안티-유비퀴틴, 등]를 포함 하 여 여러 대상의 중간 처리량 판독을 제공 합니다. 2 차 항 체 ELISA 샌드위치 기반 형식 (그림 1)에 있는 특정 단백질에 정보를 제공합니다. 이 분석 결과 더 많은 목표의 또는 사전 지식이 제한15로 더 강력 하 고 관련 된다. 그들은 뿐만 아니라 일반 양의 다양 한 실험 대상의 단백질 인 산화를 비교 하 고 질량 분석을 통해 크게 향상 된 정량화를 제공 수 인 배열 더 광범위 하 게 자격이 있습니다. 이 기술은 새로운 또는 이전에 알려지지 않은 인 산화 위치의 식별에 대 한 적용 되지 않습니다.

대규모 질량 분석 기반 단백질 단백질19의 인 산화 특정 사이트를 식별 하기 위해 채택 될 수 있습니다. 이 기술은 수천 닢 이벤트를 열거할 수 있습니다, 하지만 비싼 계측, 전용된 실험 파이프라인 및 대부분 연구자의 범위 저쪽에 전산 전문 지식을 필요 합니다.

항 체 배열과 다양 한 단백질 해독16동시 판독을 제공합니다. 이러한 단백질 ubiquitylation (유비퀴틴 배열) 또는 인 산화에 변경 될 수 있습니다. 이 배열 기술의 주요 장점은 그것 중요 한 세포 매개 변수 (53 kDa, p53, 수용 체 tyrosine kinases와 세포내 통로 단백질)와 관련 된 다양 한 생물학 통로의 생물 학적 상태에 중요 한 피드백을 제공 동시에. 또한, 그것이 분석 결과 (예:, apoptosis와 유비퀴틴과 인 산화)의 침투를 증가 하기 위하여 다양 한 배열 형식을 결합 가능 합니다. 이 시간 및 비용 effective 방식으로 특정 계측 또는 전문 지식을 필요로 하지 않는 동시에 여러 샘플에서 다양 한 닢 변경을 평가 하기 위해 여러 개의 배열을 결합 기능은 경우에 중요 한 이점의 항 체 배열.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

1. 단백질 추출

  1. 10 m m 조직 문화 접시 (또는 플라스 크)에 5 x 106 세포 조직 문화 후드에서 플레이트. 자동 셀 카운터 또는 hemocytometer 도금 시 셀을 계산 합니다. 또는, 세포 수를 견적 한다.
  2. 10 m m (또는 플라스 크)에 성장 셀 린스 철저 하 게 10 mL의 인산 염 버퍼 식 염 수 (PBS)와 배 (pH = 7.4). 세포의 용 해 버퍼를 추가 하기 전에 모든 PBS를 제거 되었는지 확인 합니다.
    참고: 세포의 용 해 버퍼는 보통 키트와 함께 제공 됩니다. 그렇지 않은 경우에 다음 사용 radioimmunoprecipitation 분석 결과 버퍼 (RIPA) 또는 어떤 다른 세포 세포의 용 해 버퍼 프로 테아 제와 인산 가수분해 효소 억제제의 칵테일을 포함 하.
  3. 셀에 버퍼의 정확한 금액을 추가 하 고 세포의 용 해 버퍼에 셀 스 크레이 퍼와 세포를 근 근이 여 1 x 107 셀/mL의 세포 세포의 용 해 버퍼를 lyse. (예를 들어, HeLa 세포와 MiaPaCa-2, 10 cm 접시 당 600 µ L) 사용 합니다.
  4. (약 10 배) 위아래로 lysate 플라스틱 하 고 새로운 1.5 mL 튜브에 그것을 전송.
  5. 선호는 로커/쉐이 커에 4 ° C에서 30 분 동안 lysates 품 어. 눌러 눌러는 lysate 주사기 27 G 바늘 10 x는 cell membrane(s)의 적절 한 중단 되도록 합니다. 또는, lysate를 sonicate. -20 ° C에서 lysates 저장 하거나 즉시 그들을 사용 합니다.
  6. 15 분 동안 4 ° C에서 14000 x g 에서 lysate 원심 하 고 깨끗 한 1.5 mL 튜브에는 상쾌한 전송.
  7. Bicinchoninic 산 성 시험 (BCA)20 또는 리 등 브래드포드 동등한 총 단백질의 양을 quantitate 고 적어도 50-400 μ g 계속 합니다. 즉시 단백질 또는 약 수를 사용 하 여 및 동결 /-70 ° C에서 그들 매장 (여러 freeze-thaw 주기를 피하기 위해).

2. 인간의 Phosphokinase 배열

  1. (약 1 시간)에 대 한 시작 하기 전에 실내 온도에 모든 시 약을가지고.
    참고: 모든 시 약 및 플라스틱 마모 키트에 포함 됩니다.
  2. 제조업체의 지침에 따라 절차를 시작 하기 전에 모든 시 약 신선한 (배열 버퍼)를 준비 (대상/배열의 선택에 따라 지침 달라질 수 있습니다 약간).
  3. 이온을 제거 된 물 100 μ의 탐지 항 체 칵테일을 다시 구성 하거나 제공 1.5 mL 테스트 튜브 다 해야 제조 업체의 지침을 따르십시오.
  4. 워시 버퍼 이온 물 960 ml에서 x 25의 40 mL를 diluting 하 여 워시 버퍼 x 1을 준비 하 고 반전 하 여 그들을 믹스.
    참고: 크리스탈 실 온에서 분해. 버퍼는 시간이 지남에 노란색 설정할 수 있습니다 하지만 여전히 작동 합니다.
  5. 8 잘 멀티 트레이 (또는 4-잘 멀티 트레이 2 mL)의 각 음에 배열 버퍼 1의 1 mL 플라스틱
  6. 플랫 팁 핀셋 보호 시트 사이 배열 막 제거와 우물에 그들을 배치. 멤브레인에 숫자 위쪽으로 직면 하 고 있는지 확인 합니다.
    참고: 침수, 시 막에 염료 사라질 것 이다.
  7. 뚜껑 트레이 커버 하 고 실 온에서 60 분에 대 한 락 플랫폼 통에 품 어.
    참고: 이것은 막 차단 단계입니다.
  8. 인큐베이션 기간 동안 단백질 샘플 준비. 총 단백질의 50-100 μ g을 추가 합니다. 희석 lysate 334 μ 1 mL의 최종 볼륨을 세포의 용 해 버퍼의 최대 볼륨을 데.
    참고: 총 단백질의 50-100 μ g는 일반적으로 충분합니다.
  9. 신중 하 게 배열 버퍼 1을 aspirate 하 고 품 어 락 플랫폼 통에 2-8 ° C에서 하룻밤 샘플의 1 mL로 세포 막.
    참고: 않습니다 하지 터치/스크래치는 막.
  10. 다음 날, 신중 하 게 각 배열을 제거 하 고 개별 플라스틱 용기 (약 8 x 11 cm2)에 그것을 배치 하 여 20 mL 1 x 워시 버퍼의 배열 씻어. 실 온에서 버퍼를 세척 x 1에서 락 플랫폼에 막 3 x 10 분을 씻어.
  11. 재구성 된 항 체 칵테일의 20 μ 플라스틱에서 단계 배열 버퍼 2 x 1의 2.3 1 mL. 각 8 잘 사용할 수에이 솔루션의 1 mL를 추가 합니다.
  12. 조심 스럽게 세척 쟁반에서 멤브레인을 제거. 어떤 과잉 워시 버퍼를 제거 하 고 항 체 칵테일을 포함 하는 쟁반으로 다시 그들을 전송 하는 종이 타 올에 아래쪽 가장자리를 되 리. 뚜껑 트레이 커버 하 고 락 플랫폼에 실 온에서 2 h에 품 어. 철저 하 게 dH2O 사용된 트레이 헹 구 고 나중 사용을 위해 그들을 건조.
  13. 조심 스럽게 각 배열 제거 하 고 다시 1 x 워시 버퍼의 20 mL와 함께 깨끗 한 개별 플라스틱 용기 (약 8 x 11 cm2)에 배치. 실 온에서 락 플랫폼에 워시 버퍼와 3 x 10 분 워시 그들.
  14. 희석 Streptavidin HRP (키트와 함께 제공) 또는 streptavidin 형광 염료 (더 양적 감지)에 대 한 15 mL 테스트 튜브에서 배열 버퍼 2 x 1에 1:1,000.
  15. HP 솔루션을 포함 8 잘 요리에 멤브레인을 (해당 되는 경우 형광를 사용 하 여 모든 빛에 노출을 피하기 위해 알루미늄 호 일에 트레이 포장) 락 플랫폼에 실 온에서 30 분 동안 그들을 품 어.
  16. 3m 종이 5 mm의 2 조각 사이 막 배치 하 여 초과 버퍼를 제거 합니다. X 선 필름/chemiluminescent 이미징 이미징, HRP 탐지 솔루션 (믹스 두 chemiluminescent 솔루션 1:1) 3 분 건조 막 품 어 고 막 투명 한 플라스틱 시트 보호 합니다.
    참고: 말린된 membrane(s); 형광 신호를 검출 하는 형광 영상에 배치 될 수 있습니다 또한 영상 전에 막에 빛 노출을 최소화 합니다. X 선 필름 또는 영상 파일의 정량화에 대 한 노출 과도를 하지 마십시오. 대부분 chemiluminescent/형광 감시 신호 포화를 방지 하는 기능이 있다.

3. 데이터 분석

  1. ImageJ, 처리 프로그램21, 이미지를 다운로드 하 고 소프트웨어를 설치.
  2. ImageJ 'ImageJ 아이콘'을 더블 클릭 하 여 엽니다. 메뉴 표시줄에서 '파일' 을 클릭 하 여 분석할 이미지 선택 다음 드롭 다운 메뉴에서 '열기' 를 선택 하 고 관심의 이미지에 대 한 컴퓨터 파일 검색. 열려는 파일을 클릭 합니다.
  3. 메뉴 표시줄에서 '편집' 을 클릭 하 고 드롭 다운 메뉴에서 '반전' 을 선택 하 여 분석 (검은색에 흰색 반점에 흰색 바탕에 검은 반점)에 대 한 그림을 반전.
  4. 도구 모음 (ImageJ 도구 모음에서 두 번째 옵션)에서 '타원형 아이콘'을 선택 합니다. (블랙 십자가) 그림을 클릭 하 고 마우스를 이동 하 여 원/타원을 그립니다. 점 오 점에 점 들을 둘러싸 자 원형/타원형의 크기/모양 조정 합니다.
  5. 메뉴 막대에서 '분석' 을 클릭 하 고 자동으로 선택 된 영역 (지역, 평균, 최소, 및 최대)의 값으로 새로운 창을 열고 드롭 다운 메뉴에서 '측정' 을 선택 합니다.
  6. 원형 지역 센터 (넣어 중간에 화살표 오른쪽 지점)에서 동그라미를 드래그 하 여 이동 하 고 측정 (도트) 주변 장소. 관심, 긍정적인 통제, 부정적인 컨트롤 및 분석에 대 한 백그라운드의 모든 관광 명소를 측정 합니다.
    주: 부정적인 컨트롤은 PBS, 배경 없이 어떤 자리 (어떤 부분을 할 것입니다), 막의 한 부분 이다 고 긍정적인 컨트롤은 제조업체에서 제공 하는 컨트롤.
  7. PBS 부정적인 제어 관광 명소를 선택 하 고 각 자리 값을 뺍니다. 각 수용 체 티로신 키나 제 (RTK)를 대표 하는 중복 명소의 각 쌍에 대 한 강도 평균. 각 평균 강도 겹 변경 계산 컨트롤 관련이 있을 수 있습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

TKI 저항 세포에서 신호 변환 통로에 효과 조사, 4 개의 샘플 분석 되었다. 한 컨트롤 샘플 (H3255r1) 및 3 TKI 저항 셀 라인 (H3255r2-4) (그림 2) 자리 항 체 서식 파일 (그림 3)에 관련 되었다. 모든 4 샘플은이 프로토콜을 사용 하 여 준비 되었다. 차동 활동 6 phosphoproteins 항 체 배열 (그림 4)의 분석의 데모에 대 한 선정 됐다. 열 지도 (그림 5)는 중요 한 신호 전달 단백질의 단백질 인 산화에 변화에 반 양적 판독을 제공합니다. 배열 결과의 유효성 검사는 서쪽에 게 더 럽 히기 등 직교 방법을 구현 하 여 완료할 수 있습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

많은 생물학 정보를 결합 하는 접근은 수행 하는 실험에서 세포 기계의 본질적으로 더 정확한 표현입니다. 인 항 체 배열의 출현의 어떤 단일 단백질의 수정 상태 보다 더 유익 될 수 있는 수정 패턴의 신속한 특성화 수 있습니다. 인 항 체 배열의 응용 프로그램에 대 한 일반적인 워크플로 수정 떠들고, 트레오닌, 또는 티로신을 기반으로 합니다. 이 예제에서는 변경 연관 된 폐암에 치료에 저항을 특성화에 집중 했다. 이 응용 프로그램에 대 한 주요 근거는 많은 인간 암18, 신호 변환에서 중심 역할을 담당 하는 단백질 인 산화 그리고이 메서드는 다른 시스템에 양도 될 것입니다. 암 인 산화의 dysregulation는 티로신 키 니 아 제, hyperactivation에 일반적으로 포함 한다 존재 하 고 따라서, phosphorylated 기판 (자동 phosphorylated 키 자체를 포함 하 여 종종) 보다 높은 수준에서 정상에 생리 적 설정 및, 따라서, 암 세포에 phosphopro...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

저자는 공개 없다.

감사의 글

우리는 관대 한 재정 지원의 로렌스 J. 엘리슨의 Transformative 의학 연구소의 USC (데이비드 Agus을 선물)에 대 한 감사. 우리가 Beemer와 세대에 이어질 리사 Flashner의 지원과이 원고에의 게시 주셔서 감사 합니다. 우리는 그녀의 행정 지원에 대 한로 라 니 감사합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Odysee SA ImagerLi-Cor Biosciences형광 이미저
1.5 mL 튜브Eppendorf22363212
Cell ScraperFalkon (Corning)353085
Dulbeco's Phosphate buffered Saline (PBS)추출을 위한Corning21-031-CV
조직 배양 접시 100 mmTRP93100
ICC 인슐린 주사기 U100Becton Dickinson32941227 G5/8,  단백질 샘플의 바늘 처리를 위한 1 mL
단백질 프로파일러 ARRAY R& DARY003BHuman phospho MAPK 어레이
단백질 프로파일러 어레이 R& DARY002BHuman phospho kinase array
Centrifuge Eppendorf 5430REppendorfTable top centrifuge
Pierce BCA protein assay kitThermo Fisher23225
SpectraMAX M2Molecular Devices단백질 정량화를 위한 흡광도 리더
IRDye 800CW StreptavidinLi-Cor Biosciences925-32230형광 검출을 위한 Streptavidin 접합체
LabGard ES Class II, Type A2 생물 안전성 캐비닛NuAireNU-425-400조직 배양 후드
TC20 자동 세포 계수기Bio-Rad1450102세포 계수기
중단 프로테아제 & Phosphatase Inhibitor Cocktail (100x)Thermo Fisher78446
RIPA 버퍼SigmaR0278
Sonic DismembratorFisher ScientificF60sonicator
Rocking platform shakerVWR10860-780
ImageJNIH 오픈 소스https://imagej.net/Welcome
SAS Institutie JMP® 12.1.0 (64비트)마이크로소프트
단백질 세척 버퍼

참고문헌

  1. Knauer, D. J., Smith, G. L. Inhibition of biological activity of multiplication-stimulating activity by binding to its carrier protein. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 77 (12), 7252-7256 (1980).
  2. Glossmann, H., Presek, P., Eigenbrodt, E. Quercetin inhibits tyrosine phosphorylation by the cyclic nucleotide-independent, transforming protein kinase, pp60src. Naunyn-Schmiedebergs Archives of Pharmacology. 317 (1), 100-102 (1981).
  3. Di Fiore, P. P., et al. Overexpression of the human EGF receptor confers an EGF-dependent transformed phenotype to NIH 3T3 cells. Cell. 51 (6), 1063-1070 (1987).
  4. Maguire, H. C., Greene, M. I. The neu (c-erbB-2) oncogene. Seminars in Oncology. 16 (2), 148-155 (1989).
  5. Busse, D., et al. Reversible G(1) arrest induced by inhibition of the epidermal growth factor receptor tyrosine kinase requires up-regulation of p27(KIP1) independent of MAPK activity. Journal of Biological Chemistry. 275 (10), 6987-6995 (2000).
  6. Kondapaka, B. S., Reddy, K. B. Tyrosine kinase inhibitor as a novel signal transduction and antiproliferative agent: prostate cancer. Molecular and Cellular Endocrinology. 117 (1), 53-58 (1996).
  7. Cao, F., Zhang, L., Wang, S., Zhong, D., Wang, Y. [Effectiveness of EGFR-TKIs versus chemotherapy as first-line treatment for advanced non-small cell lung cancer: a meta-analysis]. Zhongguo Fei Ai Za Zhi. 18 (3), 146-154 (2015).
  8. Dulbecco, R. A turning point in cancer research: sequencing the human genome. Science. 231 (4742), 1055-1056 (1986).
  9. Barinaga, M. DoE provides funds for human genome sequencing. Nature. 331 (6152), 103(1988).
  10. Lander, E. S., et al. Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature. 409 (6822), 860-921 (2001).
  11. McCain, J. The cancer genome atlas: new weapon in old war? Biotechnology Healthcare. 3 (2), 46-51 (2006).
  12. Weinstein, J. N., et al. The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project. Nature Genetics. 45 (10), 1113-1120 (2013).
  13. Carlson, B. Next Generation Sequencing: The Next Iteration of Personalized Medicine: Next generation sequencing, along with expanding databases like The Cancer Genome Atlas, has the potential to aid rational drug discovery and streamline clinical trials. Biotechnology Healthcare. 9 (2), 21-25 (2012).
  14. Huang, R. P. Cytokine antibody arrays: a promising tool to identify molecular targets for drug discovery. Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening. 6 (8), 769-775 (2003).
  15. Kopf, E., Zharhary, D. Antibody arrays--an emerging tool in cancer proteomics. International Journal of Biochemistry and Cell Biology. 39 (7-8), 1305-1317 (2007).
  16. Rani, S., O'Driscoll, L. Analysis of changes in phosphorylation of receptor tyrosine kinases: antibody arrays. Methods in Molecular Biology. 1233, 15-23 (2015).
  17. Kani, K., et al. JUN-Mediated Downregulation of EGFR Signaling Is Associated with Resistance to Gefitinib in EGFR-mutant NSCLC Cell Lines. Molecular Cancer Therapeutics. 16 (8), 1645-1657 (2017).
  18. Brivanlou, A. H., Darnell, J. E. Jr Signal transduction and the control of gene expression. Science. 295 (5556), 813-818 (2002).
  19. Rikova, K., et al. Global survey of phosphotyrosine signaling identifies oncogenic kinases in lung cancer. Cell. 131 (6), 1190-1203 (2007).
  20. Chen, V. W., et al. Analysis of stage and clinical/prognostic factors for colon and rectal cancer from SEER registries: AJCC and collaborative stage data collection system. Cancer. 120, Suppl 23. 3793-3806 (2014).
  21. Rueden, C. T., et al. ImageJ2: ImageJ for the next generation of scientific image data. BMC Bioinformatics. 18 (1), 529(2017).
  22. Ward, J. H. Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association. 58 (301), 236-244 (1963).
  23. Hanahan, D., Weinberg, R. A. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell. 144 (5), 646-674 (2011).
  24. Griffin, J., et al. Array-based quantitative, automated analysis of protein glycosylation. Glycobiology. 14 (11), 1205-1206 (2004).
  25. Zhou, T., et al. Identification of ubiquitin target proteins using cell-based arrays. Journal of Proteome Research. 6 (11), 4397-4406 (2007).
  26. McGarry, T., Biniecka, M., Veale, D. J., Fearon, U. Hypoxia, oxidative stress and inflammation. Free Radical Biology and Medicine. , In Press (2018).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

더 많은 논문 탐색

인산화 분석번역 후 변형암 내성단백질 용해물 준비막 배양세척 완충액 프로토콜이미지 처리 분석
항 체 배열에 의해 신호 변환 통로의 심문에 의해 Tyrosine Kinase 억제제에 평가
문의하기
도서관에 추천하기

개인정보 처리방침

이용 약관

정책

저작권 © 2026 MyJoVE Corporation. 모든 권리 보유.