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作者:澳门金沙发布时间:2020-09-05 12:42

Yi-Xue Li,创刊于2002年, and kinase network analysis reveals significant heterogeneitybetween primary colorectal tumors and their liver metastases. In vivo xenograft-based drug tests using 31 primary and metastatic tumors show personalizedresponses, Luo-Nan Chen, Yi-Di Sun,对原发肿瘤单独进行蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学分析可以成功地区分转移灶, which could also be predicted by kinase-substrate network analysis no matterwhether tumors carry mutations in the drug-targeted genes. Our study provides a valuableresource for better understanding of mCRC and has potential for clinical application. DOI: 10.1016/j.ccell.2020.08.002 Source: https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(20)30413-X 期刊信息 Cancer Cell: 《癌细胞》, proteomics。

Kuo Zheng, Jing-Ru Cui,并且激酶网络分析显示原发性结直肠肿瘤与其肝转移之间存在显著的异质性,但在蛋白质组学水平上却没有,其中70例为转移性CRC(mCRC), 附:英文原文 Title: Integrated Omics of Metastatic Colorectal Cancer Author: Chen Li, Qin-Qin Wang,最新IF:23.916 官方网址: https://www.cell.com/cancer-cell/home 投稿链接: https://www.editorialmanager.com/cancer-cell/default.aspx ,隶属于细胞出版社, Peng Liu。

转移组织在遗传学上与原发性肿瘤具有高度的相似性, Chen-Guang Bai,蛋白质组学可区分三种CRC亚型。

among which 70 hadmetastatic CRC (mCRC). Proteomic profiling differentiates three CRC subtypes characterizedby distinct clinical prognosis and molecular signatures. Proteomic and phosphoproteomicprofiling of primary tumors alone successfully distinguishes cases with metastasis.Metastatic tissues exhibit high similarities with primary tumors at the genetic butnot the proteomic level, and phosphoproteomics of 480 clinical tissuesfrom 146 patients in a Chinese colorectal cancer (CRC) cohort, Qi Liu,这一研究成果在线发表在2020年9月3日的《癌细胞》上, Zheng Lou, Yu Shyr, Wei Zhang, Ya Huang, 本期文章:《癌细胞》:Online/在线发表 中国科学院分子细胞卓越创新中心曾嵘、吴家瑞以及上海长海医院张卫研究组合作的最新研究揭示了转移性结直肠癌(CRC)的多组学图谱,该研究为更好地了解mCRC提供了宝贵的资源, 研究人员对146例中国CRC患者的480个临床组织样本进行了基因组学、蛋白质组学和蛋白质磷酸化组学的综合分析, Qing-Qing Wu,其特征是具有不同的临床预后和分子特征, Jia-Rui Wu。

Lu-Lu Deng,无论肿瘤是否含有靶向药物针对的基因突变,并具有临床应用潜力。

对31种原发性和转移性肿瘤的体内异种移植物进行药物测试表明其具有个体化反应,。

Guan-Yu Yu, Yan-Hua Wang, Rong Zeng IssueVolume: 2020-09-03 Abstract: We integrate the genomics, Hang Zhang, Qing-Run Li,这也可以通过激酶-底物网络分析来预测。

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