GSE269531:渗透性脊索样胶质瘤PRKCA突变是致癌功能获得性激酶失活,在小鼠中引发早发性软骨肉瘤

源站描述围绕脊索样胶质瘤中高渗透性PRKCA突变展开:通过构建Prkca D463H敲入小鼠,发现该突变可驱动双侧后肢软骨肉瘤及新生期死亡,而相关失活突变D463N无此表型

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基因组分类GPL203019606
GSE269531: The penetrant chordoid glioma PRKCA mutation is an oncogenic gain-of-function kinase inactivation eliciting early onset chondrosarcoma in mice

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE269531:渗透性脊索样胶质瘤PRKCA突变是致癌功能获得性激酶失活,在小鼠中引发早发性软骨肉瘤

The penetrant chordoid glioma PRKCA mutation is an oncogenic gain-of-function kinase inactivation eliciting early onset chondrosarcoma in mice

该数据集来自NCBI GEO(GSE269531),包含1个文件(GSE269531_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL20301。源站描述围绕脊索样胶质瘤中高渗透性PRKCA突变展开:通过构建Prkca D463H敲入小鼠,发现该突变可驱动双侧后肢软骨肉瘤及新生期死亡,而相关失活突变D463N无此表型。数据可用于研究该突变在肿瘤发生中的作用及表达谱特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):最近在脊索样胶质瘤中发现PRKCA存在高渗透性杂合突变。为确定该PKCalpha突变体在体内是否是肿瘤形成或维持的驱动因素,构建了敲入小鼠。在小鼠中组成型杂合表达Prkca D463H突变体可诱发双侧后肢软骨肉瘤和早期新生儿死亡。D463H突变体缺乏活性并非该表型的触发因素,因为相关失活突变D463N的杂合敲入产生的后代与亲本品系无法区分。此外,D463H与D463N突变之间这一令人惊讶的差异并不反映D463N突变对野生型(WT)等位基因的选择性缺乏显性,因为该突变的纯合表达在表型上为WT。在细胞培养中,D463H突变体的表达、定位和do

【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=GSE269531

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

最近在脊索样胶质瘤中发现了一种高度外显的PRKCA杂合突变。为确定该PKCα突变体在体内是否为肿瘤形成或维持的驱动因素,研究人员构建了敲入小鼠。小鼠体内组成性、杂合性表达Prkca D463H突变体可诱发双侧后肢软骨肉瘤的发生及早期新生儿死亡。D463H突变体缺乏活性并非该表型的触发因素,因为相关失活突变D463N的杂合敲入所产生的子代与亲本株无法区分。此外,D463H与D463N突变之间这一令人惊讶的差异并不反映D463N突变相对于野生型(WT)等位基因的选择性缺乏显性,因为该突变的纯合表达在表型上为WT。在细胞培养中,D463H突变体的表达、定位及下调行为与WT高度相似,而D463N突变体则表现出一些细微差异。

从生化角度看,D463H和D463N突变体均无活性,尽管热位移实验显示,与野生型或D463H蛋白相比,D463N突变体的ATP亲和力降低。以诱导的转录变化作为功能读数,改变的mRNA表达表明,尽管D463H完全缺乏内在激酶活性,但它作为一种显性功能获得性PKC突变体发挥作用;D463N突变体诱导的转录变化与野生型和D463H突变体均不同。这些发现提示了一个模型,即PKCalpha具有非催化效应功能,推测通过蛋白质-蛋白质相互作用发挥作用,此处TurboID邻近标记证实了这一点。脊索样胶质瘤中对特定失活D463H突变的选择性渗透及其与D463N突变的区别表明,这具有构象敏感性。所表征的特性提示这由ATP结合驱动,并由此推断,

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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