palbociclib在H3K27M突变型弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的强效抗肿瘤疗效

该数据集来自NCBI GEO,标题为palbociclib在H3K27M突变型弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的强效抗肿瘤疗效,属于肿瘤/脑肿瘤分类

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基因组GPL207959606
GSE115976: Potent anti-tumor efficacy of palbociclib in H3K27M-mutant diffuse intrinsic pontine glioma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

palbociclib在H3K27M突变型弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的强效抗肿瘤疗效

Potent anti-tumor efficacy of palbociclib in H3K27M-mutant diffuse intrinsic pontine glioma

该数据集来自NCBI GEO,标题为palbociclib在H3K27M突变型弥漫性内生性脑桥胶质瘤中的强效抗肿瘤疗效,属于肿瘤/脑肿瘤分类。源站描述显示研究聚焦H3.3K27M突变DIPG细胞系,涉及CDK4/6表达、G1/S细胞周期检查点及palbociclib对细胞自我更新、增殖和细胞周期的抑制作用。数据集含1个文件,样例为GSE115976_series_matrix.txt.gz,主题标签包括高通量测序表达谱、GPL20795和9606,可用于相关表达谱分析与肿瘤研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)是一种罕见且致命的儿童脑癌,目前无法治愈。DIPG在组蛋白H3位点K27M处具有高比例的组蛋白突变,这被认为是肿瘤发生的驱动因素之一。G1/S细胞周期检查点的失调在H3.3K27M突变亚组中更为富集。在本研究中,我们报道了palbociclib(PD0332991),一种特异性和细胞静止性的CDK4/6抑制剂,在体外和体内有效抑制DIPG细胞的生长。我们从初治标本中建立了患者来源的细胞系,这些细胞系均具有H3.3K27M突变。并且我们的具有H3.3K27M突变的DIPG细胞系具有高CDK4/6表达。然后,我们表明CDK4或CDK6的耗竭抑制DIPG细胞生长并阻断G1/S转换。此外,palbociclib有效抑制了所有8个细胞系的自我更新、增殖和细胞周期进

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL20795、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115976

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 20 201,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)是一种罕见且致命的小儿脑癌,目前无法治愈。DIPG在组蛋白H3基因座的K27M位点具有高比例的组蛋白突变,这被认为是肿瘤发生的驱动因素之一。G1/S细胞周期检查点的失调在H3.3K27M突变亚组中更为富集。在本研究中,我们报道了palbociclib(PD0332991),一种特异性的细胞静止性CDK4/6抑制剂,在体外和体内均能有效抑制DIPG细胞的生长。我们从未经治疗的标本中建立了患者来源的细胞系,这些细胞系均具有H3.3K27M突变。我们具有H3.3K27M突变的DIPG细胞系高表达CDK4/6。随后,我们证明敲低CDK4或CDK6可抑制DIPG细胞生长并阻断G1/S转换。此外,palbociclib在体外有效抑制了全部8个细胞系的自我更新、增殖以及从G1期到S期的细胞周期进程。转录组分析显示,palbociclib不仅阻断G1/S转换,还阻断了其他致癌靶点如Myc。

最后,在DIPG原位异种移植模型中体内检测了palbociclib的活性,以证明其阻断肿瘤生长的高效性。我们的发现表明,palbociclib可能成为DIPG的治疗策略。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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