GSE240516:CCDC50通过调控EGFR细胞表面循环促进胶质母细胞瘤进展

源站描述指出,自噬溶酶体相关蛋白CCDC50的表达与胶质母细胞瘤(GBM)恶性程度及患者不良生存正相关;CCDC50作为特异性货物衔接蛋白协助EGFR循环回质膜,延长下游信号通路激活

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时间序列预测GPL203019606
GSE240516: CCDC50 promotes glioblastoma progression through regulating EGFR cell-surface recycle

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE240516:CCDC50通过调控EGFR细胞表面循环促进胶质母细胞瘤进展

CCDC50 promotes glioblastoma progression through regulating EGFR cell-surface recycle

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE240516_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析(GPL20301,9606)。源站描述指出,自噬溶酶体相关蛋白CCDC50的表达与胶质母细胞瘤(GBM)恶性程度及患者不良生存正相关;CCDC50作为特异性货物衔接蛋白协助EGFR循环回质膜,延长下游信号通路激活。靶向CCDC50可抑制肿瘤细胞体外和体内增殖与迁移,并与替莫唑胺(TMZ)协同促使GBM肿瘤消退。数据可用于研究CCDC50在GBM进展中的作用及EGFR循环调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)是一种高死亡率的恶性肿瘤。然而,肿瘤进展的机制仍知之甚少。具体而言,我们发现自噬溶酶体相关蛋白CCDC50的表达与肿瘤恶性程度及GBM患者的不良生存正相关。CCDC50作为特异性货物衔接蛋白,协助EGFR循环回质膜,导致下游信号通路持续激活。我们发现靶向GBM中的CCDC50可能是一种有前景的治疗策略,因为CCDC50缺失在体外和体内显著抑制了肿瘤细胞的增殖和迁移。此外,靶向CCDC50联合烷化剂替莫唑胺(TMZ)在GBM肿瘤消退中诱导协同作用,代表了恶性肿瘤治疗的替代策略。我们进行了转录组

【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:GPL20301、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=GSE240516

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 21 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240516

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

胶质母细胞瘤(GBM)是一种高死亡率的恶性肿瘤。然而,肿瘤进展的机制仍知之甚少。具体而言,我们发现自噬溶酶体相关蛋白CCDC50的表达与肿瘤恶性程度及GBM患者的不良生存率呈正相关。CCDC50作为一种特定的货物衔接蛋白,协助EGFR回收至质膜,导致下游信号通路的持续激活。我们发现,靶向GBM中的CCDC50可能是一种有前景的治疗策略,因为CCDC50缺陷在体外和体内均显著抑制了肿瘤细胞的增殖和迁移。此外,靶向CCDC50联合烷化剂替莫唑胺(TMZ)在GBM肿瘤消退中诱导协同作用,代表了恶性肿瘤治疗的替代策略。我们在shCtrl和shCCDC50细胞中进行了转录组分析(RNA-seq)和定量逆转录聚合酶链反应(qRT–PCR),以评估CCDC50调控的GBM肿瘤生长和转移。

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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