AATF通过NRF-1依赖机制维持线粒体呼吸支持胶质母细胞瘤细胞增殖的RNA-seq数据集
该数据集来自NCBI GEO,标题为AATF通过NRF-1依赖机制维持线粒体呼吸支持胶质母细胞瘤细胞增殖的RNA-seq研究
![GSE299968: AATF supports proliferation of glioblastoma cells by sustaining mitochondrial respiration through an NRF-1-dependent mechanism [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/167335.jpg)
基本信息
资源简介
AATF通过NRF-1依赖机制维持线粒体呼吸支持胶质母细胞瘤细胞增殖的RNA-seq数据集
AATF supports proliferation of glioblastoma cells by sustaining mitochondrial respiration through an NRF-1-dependent mechanism [RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为AATF通过NRF-1依赖机制维持线粒体呼吸支持胶质母细胞瘤细胞增殖的RNA-seq研究。数据包含1个文件(GSE299968_series_matrix.txt.gz),属于高通量测序表达谱数据,分类为肿瘤/脑肿瘤,物种为人类(9606),平台为GPL24676。数据可用于分析胶质母细胞瘤中AATF与NRF-1依赖的线粒体呼吸及增殖相关基因表达变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 17 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):癌细胞优先利用糖酵解作为主要能源来促进细胞增殖的能力,长期以来一直被认为是肿瘤代谢的一个标志。然而,新出现的证据表明情况更为复杂,许多肿瘤表现出对通过氧化磷酸化(OXPHOS)进行的线粒体呼吸的显著依赖,以维持其发展和维持。与此一致,大量研究报道了在多种癌症类型中线粒体基因和OXPHOS组分的上调。胶质母细胞瘤(GBM)是成人中最常见和恶性的脑肿瘤,其特征是快速增殖、治疗抵抗和复发能力。除了深刻的遗传和分子异质性外,GBM还表现出强烈的代谢异质性,对线粒体活性的依赖程度不同。值得注意的是,t
【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=GSE299968
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
癌细胞优先利用糖酵解作为主要能源来促进细胞增殖的能力,长期以来一直被视为肿瘤代谢的一个标志。然而,新出现的证据表明情况更为复杂,许多肿瘤在其发生和维持过程中表现出对线粒体氧化磷酸化(OXPHOS)呼吸的显著依赖。与此一致,大量研究报道了在多种癌症类型中线粒体基因和OXPHOS组分表达上调。胶质母细胞瘤(GBM)是成人中最常见且最具恶性的脑肿瘤,以快速增殖、治疗抵抗和复发能力为特征。除了深刻的遗传和分子异质性外,GBM还表现出强烈的代谢异质性,对线粒体活性的依赖程度各不相同。值得注意的是,转录因子核呼吸因子1(NRF-1)作为OXPHOS基因表达和线粒体功能的关键调控因子,最近已被证实与GBM进展和不良预后相关。
Che-1/凋亡拮抗转录因子(AATF)是一种转录调节因子,在多种癌症类型中发挥关键作用,通过促进细胞周期阻滞和凋亡以及治疗耐药性来促进肿瘤发生。在此,我们表明AATF表达与GBM患者的临床结局相关。此外,我们证明其耗竭导致GBM细胞细胞周期阻滞、线粒体呼吸受损和线粒体结构破坏。特别是,我们提供证据表明AATF与NRF-1相互作用,并且通过影响RNA聚合酶II募集和染色质结构,对NRF-1介导的OXPHOS基因转录至关重要。总体而言,我们的发现突出了AATF在GBM增殖和线粒体代谢中先前未被认识的作用,并提示其作为治疗干预的潜在靶点。
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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