AMBRA1作为髓母细胞瘤SHH通路新型正向调控因子的研究[scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为AMBRA1作为髓母细胞瘤SHH通路新型正向调控因子的研究,包含单细胞RNA测序数据,文件为GSE288463_series_matrix.txt.gz

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时间序列分类GPL342819606
GSE288463: AMBRA1 as a novel positive regulator of the SHH pathway in medulloblastoma [scRNA-seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

AMBRA1作为髓母细胞瘤SHH通路新型正向调控因子的研究[scRNA-seq]

AMBRA1 as a novel positive regulator of the SHH pathway in medulloblastoma [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为AMBRA1作为髓母细胞瘤SHH通路新型正向调控因子的研究,包含单细胞RNA测序数据,文件为GSE288463_series_matrix.txt.gz。数据聚焦肿瘤/脑肿瘤领域,涉及AMBRA1蛋白在SHH亚型髓母细胞瘤中的表达与预后关联,以及其通过稳定GLI1增强SHH信号通路的机制。可用于探索AMBRA1作为MBSHH生物标志物的潜力,并支持单细胞水平的表达谱分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):AMBRA1(自噬和Beclin 1调节因子1)是一种多功能支架蛋白,参与自噬、细胞周期调控和肿瘤发生等多种不同过程。虽然AMBRA1主要被认为是肿瘤抑制因子,但其作为肿瘤促进因子的双重功能已引起越来越多的关注。然而,AMBRA1在许多恶性肿瘤中的作用仍很大程度上未被探索,尤其是在脑肿瘤中。利用对最大的髓母细胞瘤(MB)人类队列的多组学分析,我们发现与其它MB变体相比,Sonic Hedgehog亚组(MBSHH)中AMBRA1蛋白水平显著升高。值得注意的是,AMBRA1蛋白丰度独立于其mRNA表达,与不良预后相关,使AMBRA1成为MBSHH的生物标志物。在机制上,AMBRA1通过抑制βTrCP介导的降解来稳定通路最终效应因子GLI1,从而增强SHH信号传导。

【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:GPL34281、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=GSE288463

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 10 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

AMBRA1(自噬与Beclin 1调节因子1)是一种多功能的支架蛋白,参与自噬、细胞周期调控和肿瘤发生等多种不同过程。尽管AMBRA1主要被认为是抑癌因子,但其作为促癌因子的双重功能已日益受到关注。然而,AMBRA1在多种恶性肿瘤中的作用仍很大程度上未被探索,尤其是在脑肿瘤中。利用对最大规模人类髓母细胞瘤(MB)队列的多组学分析,我们发现Sonic Hedgehog亚型(MBSHH)中AMBRA1蛋白水平显著高于其他MB变异型。值得注意的是,AMBRA1蛋白丰度独立于其mRNA表达,与不良预后相关,使AMBRA1成为MBSHH的生物标志物。在机制上,AMBRA1通过抑制βTrCP介导的GLI1降解来稳定该通路的最终效应因子GLI1,从而增强SHH信号传导。此外,AMBRA1的蛋白稳定性受REN E3泛素连接酶调控,后者是一种抑癌基因,也是SHH通路的拮抗因子。

对AMBRA1的遗传抑制在小鼠及患者来源的临床前模型中显著阻断MBSHH生长,凸显其治疗潜力。此外,将AMBRA1敲低与FDA批准的SHH抑制剂联合使用可增强肿瘤抑制作用。这些发现揭示了AMBRA1/βTrCP/REN轴是SHH信号传导中的关键调控机制,为MBSHH的靶向治疗提供了可操作的见解。

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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