GSE261042:自噬抑制使高级别突变IDH1胶质瘤对放疗敏感

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE261042系列矩阵文件,聚焦高级别突变IDH1胶质瘤。源站描述显示,研究整合RNA测序、单细胞RNA测序和染色质免疫沉淀测序,分析人和小鼠mIDH1胶质瘤中线粒体代谢相关GO下调、自噬相关GO上调,并发现自噬为肿瘤提供能量;抑制自噬可增强mIDH1胶质瘤细胞

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基因组分类GPL246769606
GSE261042: Autophagy Inhibition Sensitizes Radiotherapy Responses in High-grade Mutant IDH1 Glioma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE261042:自噬抑制使高级别突变IDH1胶质瘤对放疗敏感

Autophagy Inhibition Sensitizes Radiotherapy Responses in High-grade Mutant IDH1 Glioma

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE261042系列矩阵文件,聚焦高级别突变IDH1胶质瘤。源站描述显示,研究整合RNA测序、单细胞RNA测序和染色质免疫沉淀测序,分析人和小鼠mIDH1胶质瘤中线粒体代谢相关GO下调、自噬相关GO上调,并发现自噬为肿瘤提供能量;抑制自噬可增强mIDH1胶质瘤细胞对放疗的敏感性。数据可用于胶质瘤自噬与放疗响应相关表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):突变型异柠檬酸脱氢酶1(mIDH1)催化2-羟基戊二酸(2-HG)生成,导致伴TP53/ATRX缺失的星形细胞瘤发生表观遗传重编程。RNA测序、单细胞RNA测序和染色质免疫沉淀测序及后续分析显示,人和小鼠mIDH1胶质瘤中线粒体代谢相关基因本体(GO)下调、自噬相关GO上调。线粒体代谢降低伴随糖酵解降低,使自噬成为mIDH1胶质瘤的能量来源。突变IDH1胶质瘤细胞自噬相关蛋白表达增加、LC3 I/II转化增强,表明自噬增强。体内通过给予封装自噬相关基因7沉默RNA的合成蛋白纳米颗粒抑制自噬,使mIDH1胶质瘤细胞对辐射敏感,

【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:GPL24676、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=GSE261042

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 02 202,引用时请注意版本时效。

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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

突变型异柠檬酸脱氢酶1(mIDH1)催化2-羟基戊二酸(2-HG)的生成,导致TP53/ATRX缺失的星形细胞瘤发生表观遗传重编程。RNA测序、单细胞RNA测序和染色质免疫沉淀测序及后续分析显示,人和小鼠mIDH1胶质瘤中线粒体代谢相关的基因本体(GOs)下调,而自噬相关的GOs上调。线粒体代谢降低伴随糖酵解减少,使自噬成为mIDH1胶质瘤的能量来源。突变型IDH1胶质瘤细胞自噬相关蛋白表达增加,LC3 I/II转化增强,表明自噬增强。通过给予包裹自噬相关基因7沉默RNA的合成蛋白纳米颗粒在体内抑制自噬,使mIDH1胶质瘤细胞对放疗敏感,导致肿瘤消退、长期生存和免疫记忆。这项工作揭示了自噬是mIDH1胶质瘤生存的关键途径,抑制自噬可在体外使人和小鼠mIDH1胶质瘤细胞对放疗敏感,并在体内mIDH1模型中产生放疗增敏效应。

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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