SOWAHA作为抑癌基因影响代谢重编程

该数据集来自NCBI,标题为SOWAHA作为抑癌基因影响代谢重编程,分类为肿瘤/脑肿瘤。源站描述指出SOWAHA(ANKRD43)与结直肠癌微卫星不稳定状态相关,并可能作为胰腺癌预后生物标志物,但其他癌种报道较少且机制不明

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基因组预测GPL246769606
GSE282103: SOWAHA as a cancer suppressor gene Influence Metabolic Reprogramming

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

SOWAHA作为抑癌基因影响代谢重编程

SOWAHA as a cancer suppressor gene Influence Metabolic Reprogramming

该数据集来自NCBI,标题为SOWAHA作为抑癌基因影响代谢重编程,分类为肿瘤/脑肿瘤。数据包含1个文件GSE282103_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱,平台为GPL24676,物种为9606。源站描述指出SOWAHA(ANKRD43)与结直肠癌微卫星不稳定状态相关,并可能作为胰腺癌预后生物标志物,但其他癌种报道较少且机制不明。研究利用NCBI、TCGA、GTEx、cBioPortal、HPA、IntOGen等数据库揭示SOWAHA的潜在肿瘤基因组特征,包括与预后、突变、免疫细胞浸润和DNA甲基化的相关性,并评估其与肿瘤异质性和干性的关联。该数据可用于探索SOWAHA在肿瘤中的表达模式及预后预测(来。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:SOWAHA,也称为ANKRD43,是锚蛋白重复结构域家族的成员。研究表明,SOWAHA与结直肠癌患者的微卫星不稳定(MSI)状态相关,并可能作为胰腺癌的预后生物标志物。然而,关于SOWAHA在其他类型癌症中的报道很少,SOWAHA在癌症中的具体机制也不清楚。方法:基于美国国家生物技术信息中心(NCBI)、癌症基因组图谱(TCGA)、基因型-组织表达项目(GTEx)、cBioPortal、人类蛋白质图谱(HPA)、整合肿瘤基因组学(IntOGen)和其他数据库,我们揭示了SOWAHA的潜在肿瘤基因组特征,包括与预后、突变、免疫细胞浸润和DNA甲基化的相关性,并评估了与肿瘤异质性和干性的关联、趋化因子

【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=GSE282103

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 31 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:SOWAHA,又称ANKRD43,是锚蛋白重复结构域家族的成员。研究表明,SOWAHA与结直肠癌患者的微卫星不稳定性(MSI)状态相关,并可能作为胰腺癌的预后生物标志物。然而,关于SOWAHA在其他类型癌症中的报道很少,SOWAHA在癌症中的具体机制也尚不清楚。方法:基于美国国家生物技术信息中心(NCBI)、癌症基因组图谱(TCGA)、基因型-组织表达项目(GTEx)、cBioPortal、人类蛋白质图谱(HPA)、整合肿瘤基因组学(IntOGen)等数据库,我们揭示了SOWAHA潜在的肿瘤基因组特征,包括与预后、突变、免疫细胞浸润和DNA甲基化的相关性,并评估了其在泛癌中与肿瘤异质性和干性、趋化因子及趋化因子受体、免疫调节剂的关联。此外,我们在SW620细胞中敲低SOWAHA并进行了RNA-seq分析,随后进行功能富集分析以揭示SOWAHA的生物学意义。

结果:SOWAHA是结直肠癌(COAD)中的抑癌基因,具有早期诊断潜力,其低表达水平与胶质母细胞瘤和低级别胶质瘤(GBMLGG)、胰腺腺癌(PAAD)及其他癌症的不良预后相关。它与多种上皮癌中的免疫细胞浸润、DNA甲基化、肿瘤异质性和干性相关。此外,我们的实验揭示SOWAHA在癌症代谢相关通路中显著富集,如“P53信号通路”、“PI3K-AKT信号通路”以及“癌症通路”、“泛素介导的蛋白水解”、“RNA降解”等。我们还鉴定了两个调控SOWAHA的潜在转录因子TBX4和FOXP2,它们在SW620细胞中表达失调。结论:SOWAHA作为一种抑癌基因,也可能作为一种有价值的生

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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