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Early diagnosis of colon cancer metastasis by multifaceted proteome analysis of metastatic lesion tissue and exosome

Early diagnosis of colon cancer metastasis by multifaceted proteome analysis of metastatic lesion tissue and exosome
通过转移病灶组织和外泌体的多方面蛋白质组分析早期诊断结肠癌转移
批准号：
16K15626
负责人：
Tomonaga Takeshi
金额：
$2.25万
依托单位：
National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2018-03-31
来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16K15626/
关键词：
大腸がん転移早期診断エクソソームプロテオミクス小腸大腸肛門外科学再発早期診断

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質量分析計を用いたクリニカルプロテオミクスの可能性を探る
使用质谱探索临床蛋白质组学的可能性
DOI： --
发表时间： 2016
期刊：
影响因子： --
作者： [北市 隆, 荒瀬 裕己, 川谷 洋平, 亀田 香奈子, 菅野 幹雄, 黒部 裕嗣, 藤本 鋭貴, 曽我部 仁史, 北川 哲也, 朝長　毅]
通讯作者： 朝長　毅
Verification of colorectal cancer biomarker candidates in plasma/serum extracellular vesicles by targeted proteomics.
通过靶向蛋白质组学验证血浆/血清细胞外囊泡中的结直肠癌候选生物标志物。
DOI： --
发表时间： 2016
期刊：
影响因子： --
作者： [Mikio Sugano, Homare Yoshida, Hirotsugu Kurobe, Arase Hiroki, Hajime Kinoshita, Takashi Kitaichi, Noriko Sugasawa, Soichiro Nakayama, Kazuhisa Maeda, Minoru Irahara, Tetsuya Kitagawa, Takeshi Tomonaga]
通讯作者： Takeshi Tomonaga
Discovery of colorectal cancer biomarker in serum extracellular vesicles by targeted proteomics.
通过靶向蛋白质组学发现血清细胞外囊泡中结直肠癌生物标志物。
DOI： --
发表时间： 2018
期刊：
影响因子： --
作者： [Takeshi Tomonaga]
通讯作者： Takeshi Tomonaga
ターゲットプロテオミクスを用いた血清エクソソーム中の大腸がん早期診断マーカー開発と臨床応用.
利用靶向蛋白质组学开发血清外泌体中结直肠癌早期诊断标志物的开发和临床应用。
DOI： --
发表时间： 2017
期刊：
影响因子： --
作者： [朝長　毅, 白水　崇, 足立　淳]
通讯作者： 足立　淳
共 12 条
    Elucidation of cancer diversity mechanism by analysis of phosphorylation signal using biopsy tissue and application to precision medicine
    Discovery of drug resistant mechnism by kinome analysis using patient derived cultured cells
    Prediction of molecular target drug effect using quantitative phosphoproteome analysis of patient derived colorectal cancer cells
    Establishment of quantitation method for proteome-based phospho-signaling pathway and its application for prediction of drug effect monitoring