Understanding Cervical Cancer through Proteomics

宫颈癌 蛋白质组 疾病 癌变 癌症 蛋白质组学 转录组 生物信息学 医学 癌症研究 宫颈上皮内瘤变 计算生物学 肿瘤科 生物 癌细胞 病理 基因 内科学 遗传学 基因表达
作者
Fátima Martínez-Rodríguez,Jared E. Limones-González,Brenda Mendoza-Almanza,Edgar L. Esparza-Ibarra,Perla Gallegos-Flores,Jorge Luis Ayala-Lujan,Susana Godina-González,Eva Salinas,Gretel Mendoza-Almanza
出处
期刊:Cells [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:10 (8): 1854-1854 被引量:14
标识
DOI:10.3390/cells10081854
摘要

Cancer is one of the leading public health issues worldwide, and the number of cancer patients increases every day. Particularly, cervical cancer (CC) is still the second leading cause of cancer death in women from developing countries. Thus, it is essential to deepen our knowledge about the molecular pathogenesis of CC and propose new therapeutic targets and new methods to diagnose this disease in its early stages. Differential expression analysis using high-throughput techniques applied to biological samples allows determining the physiological state of normal cells and the changes produced by cancer development. The cluster of differential molecular profiles in the genome, the transcriptome, or the proteome is analyzed in the disease, and it is called the molecular signature of cancer. Proteomic analysis of biological samples of patients with different grades of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) and CC has served to elucidate the pathways involved in the development and progression of cancer and identify cervical proteins associated with CC. However, several cervical carcinogenesis mechanisms are still unclear. Detecting pathologies in their earliest stages can significantly improve a patient's survival rate, prognosis, and recurrence. The present review is an update on the proteomic study of CC.

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
Alice完成签到,获得积分10
1秒前
橘皮乌龙完成签到,获得积分10
1秒前
Broxiga完成签到,获得积分10
1秒前
guo完成签到,获得积分10
1秒前
乖乖羊发布了新的文献求助10
2秒前
青己完成签到 ,获得积分10
2秒前
Lida发布了新的文献求助10
2秒前
刘宇静发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Blessing发布了新的文献求助10
2秒前
wang完成签到,获得积分10
3秒前
YONG完成签到,获得积分10
3秒前
不发胖只发财完成签到,获得积分10
3秒前
风趣从霜完成签到,获得积分10
3秒前
传奇3应助谨慎初曼采纳,获得10
4秒前
拓力库海完成签到,获得积分10
4秒前
chengshu666发布了新的文献求助10
4秒前
鱼莫完成签到,获得积分10
5秒前
椰子完成签到,获得积分10
5秒前
liu发布了新的文献求助10
5秒前
何处1惹尘埃完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
Senna发布了新的文献求助10
6秒前
JiangSir完成签到,获得积分10
7秒前
害羞秋莲完成签到,获得积分10
7秒前
junc完成签到,获得积分10
7秒前
maizencrna完成签到,获得积分10
7秒前
大力怀绿完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
WLM完成签到,获得积分10
7秒前
KK完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
豨莶完成签到,获得积分10
9秒前
vivienne完成签到,获得积分10
9秒前
young发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
若冰完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
Acanyi完成签到,获得积分10
10秒前
领导范儿应助甜美的一瓢采纳,获得10
10秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7205873
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8839459
关于积分的说明 18654598
捐赠科研通 6854152
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3180801
关于科研通互助平台的介绍 2339666
邀请新用户注册赠送积分活动 2155142