Hedgehog基因表达程序调控基底细胞癌与髓母细胞瘤的脂质代谢
该数据集来自NCBI GEO,包含对Hedgehog通路激动剂处理细胞后的RNA测序表达谱数据,涉及Shh、Dhh、Ihh配体、纤毛相关脂质及Smoothened激活小分子等处理条件

基本信息
资源简介
Hedgehog基因表达程序调控基底细胞癌与髓母细胞瘤的脂质代谢
The Hedgehog gene expression program regulates lipid metabolism in basal cell carcinoma and medulloblastoma
该数据集来自NCBI GEO,包含对Hedgehog通路激动剂处理细胞后的RNA测序表达谱数据,涉及Shh、Dhh、Ihh配体、纤毛相关脂质及Smoothened激活小分子等处理条件。数据覆盖Hedgehog信号驱动的核心基因表达程序,可用于研究基底细胞癌和髓母细胞瘤中Hedgehog信号与脂质代谢的调控关系,支持差异表达分析与通路靶基因预测(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 30 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Hedgehog(Hh)通路的异常激活可导致髓母细胞瘤(儿童最常见的恶性脑肿瘤)和基底细胞癌(美国最常见的癌症)等癌症。Hedgehog信号通过初级纤毛传递,其中Hedgehog配体与Patched1结合,并通过与纤毛相关甾醇脂质的相互作用激活Smoothened。驱动细胞对纤毛Hh信号响应的基因表达程序尚不完全清楚。因此,为了定义Hh靶基因,我们对用Hh配体(Shh、Dhh、Ihh)、纤毛相关脂质(7b,27-二羟基胆固醇、24(S),25-环氧胆固醇)或激活Smoothened的合成脂质或小分子(20(S)-羟基胆固醇、SAG)处理后的细胞进行了RNA测序。用Hh通路激动剂处理鉴定出一个由155个基因组成的核心基因表达程序,驱动
【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:GPL24247、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=GSE233744
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数据说明
Hedgehog(Hh)通路的异常激活可导致髓母细胞瘤(儿童最常见的恶性脑肿瘤)和基底细胞癌(美国最常见的癌症)等癌症。Hedgehog信号通过初级纤毛传导,其中Hedgehog配体与Patched1结合,并通过与纤毛相关甾醇脂质的相互作用激活Smoothened。驱动细胞对纤毛Hh信号应答的基因表达程序尚不完全清楚。因此,为确定Hh靶基因,我们对经Hh配体(Shh、Dhh、Ihh)、纤毛相关脂质(7b,27-二羟基胆固醇、24(S),25-环氧胆固醇)或激活Smoothened的合成脂质或小分子(20(S)-羟基胆固醇、SAG)处理后的细胞进行了RNA测序。使用Hh通路激动剂处理确定了由155个基因组成的核心基因表达程序,这些基因驱动脂质合成、代谢、信号传导、黏附或血管生成。
这些数据集与Hh-人类髓母细胞瘤(n=?)的RNA测序、Hh相关髓母细胞瘤的Math1-Cre SmoM2小鼠遗传模型(n=?)以及人类基底细胞癌(n=10)进行了整合,以确定恶性Hh信号传导与经典Hh信号传导的不同之处。我们发现人类或小鼠髓母细胞瘤中对纤毛Hh信号存在保守响应,包括已知靶基因如Gli1或Ptch1,以及新靶基因如Hsd11b1或Retnla。重要的是,机制研究表明Hsd11b1是Hh信号传导的假定负调控因子,在恶性肿瘤中失调。我们进一步证明Retnla是Hh信号传导的正调控因子,驱动Hsd11b2的表达,而Hsd11b2是Hedgehog相关髓母细胞瘤的可成药依赖性。过表达Hsd11b1或Retnla的神经上皮干细胞的原位植入表明,源自Hsd11β1过表达的肿瘤更为原始且侵袭性较低,而Retnla过表达形成的肿瘤则
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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