GSE139380:RSK1异常表达与免疫浸润性高级别胶质瘤
研究聚焦p90核糖体S6激酶(RSK)家族成员RSK1-4在非肿瘤脑组织与I-IV级胶质瘤中的蛋白水平,发现RSK4未检出、RSK3极低,部分胶质母细胞瘤(RSK1hi)RSK1表达升高,RSK2高水平与较差生存相关

基本信息
资源简介
GSE139380:RSK1异常表达与免疫浸润性高级别胶质瘤
Aberrant expression of RSK1 characterizes high-grade gliomas with immune infiltration
该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件(GSE139380_series_matrix.txt.gz),基于GPL17586平台对人类(9606)脑组织样本进行表达谱分析。研究聚焦p90核糖体S6激酶(RSK)家族成员RSK1-4在非肿瘤脑组织与I-IV级胶质瘤中的蛋白水平,发现RSK4未检出、RSK3极低,部分胶质母细胞瘤(RSK1hi)RSK1表达升高,RSK2高水平与较差生存相关。数据可用于胶质瘤分子分型、RSK家族表达特征及免疫浸润相关研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 25 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):p90核糖体S6激酶(RSK)家族是Ras/细胞外信号调节激酶(ERK)信号通路的下游靶点,可介导与哺乳动物雷帕霉素靶蛋白复合物1(mTORC1)通路的交叉对话。由于RSK连接胶质瘤中的两条致癌通路,我们研究了RSK亚型RSK1-4在非肿瘤脑组织(NB)和I-IV级胶质瘤中的蛋白水平。在任何脑组织中均未检测到RSK4表达,而RSK3表达极低,其中胶质母细胞瘤(GBM)的RSK3蛋白水平最低。与NB或低级别胶质瘤(LGG)相比,一组排除长期生存病例的胶质母细胞瘤(RSK1hi)表达更高水平的RSK1。在NB和胶质瘤之间未观察到RSK2中位表达水平的差异;然而,胶质母细胞瘤(GBM)中高水平的RSK2与更差的生存相关。RSK1hi以及程度较轻的RSK2hi GBM显示出高
【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:Expression profiling by array、GPL17586、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=GSE139380
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 26 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
p90核糖体S6激酶(RSK)家族是Ras/细胞外信号调节激酶(ERK)信号通路的下游靶点,可介导与哺乳动物雷帕霉素靶蛋白复合物1(mTORC1)通路的交互作用。由于RSK在胶质瘤中连接两条致癌通路,我们研究了非肿瘤脑组织(NB)和I-IV级胶质瘤中RSK亚型RSK1-4的蛋白水平。在任何脑组织中均未检测到RSK4表达,而RSK3表达极低,其中胶质母细胞瘤(GBM)的RSK3蛋白水平最低。与NB或低级别胶质瘤(LGG)相比,排除长期生存病例的一组胶质母细胞瘤(RSK1hi)表达更高水平的RSK1。NB和胶质瘤之间RSK2中位表达水平无差异;然而,胶质母细胞瘤(GBM)中高水平的RSK2与更差的生存相关。RSK1hi型GBM以及程度较轻的RSK2hi型GBM显示更高水平的磷酸化RSK,表明RSK被激活。
转录组分析表明,大多数RSK1hi胶质母细胞瘤属于间充质亚型,且RSK1表达与免疫浸润基因表达特征强烈相关,尤其是活化自然杀伤细胞和M2巨噬细胞。在一个独立队列中,我们证实RSK1hi胶质母细胞瘤排除了长期生存者,且RSK1表达与间充质亚型标志物LAPTM5的高蛋白水平相关,也与CD68的高表达相关,后者提示存在浸润的免疫细胞。基于差异表达的mRNA获得了RSK1特征基因集,并在公共胶质瘤数据集中进行了验证。RSK1特征基因集的富集随胶质瘤进展而增加,重现了RSK1蛋白表达,并且不仅与胶质母细胞瘤而且与低级别胶质瘤的较差生存相关。总之,RSK1和RSK2均与胶质瘤恶性程度相关,但表现出亚型特异性特征。其表达随进展而变化并与免疫浸润相关,提示RSK1可作为潜在
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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