GSE319338:胶质母细胞瘤靶向治疗耐药中不同转录与功能模块

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)对靶向治疗产生耐药的机制。研究结合单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)与功能基因组筛选,在临床前 GBM 模型中分析 MEK 或 SHP2 抑制后的转录与功能变化

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时间序列分类GPL342819606
GSE319338: Distinct transcriptional and functional modules mediate resistance to targeted therapy in glioblastoma

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE319338:胶质母细胞瘤靶向治疗耐药中不同转录与功能模块

Distinct transcriptional and functional modules mediate resistance to targeted therapy in glioblastoma

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)对靶向治疗产生耐药的机制。研究结合单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)与功能基因组筛选,在临床前 GBM 模型中分析 MEK 或 SHP2 抑制后的转录与功能变化。数据包含 1 个文件,样例为 GSE319338_series_matrix.txt.gz,可用于探索 GBM 亚群对靶向治疗的敏感性差异、耐药相关转录特征及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)在受体酪氨酸激酶(RTK)信号通路中存在反复突变,但靶向治疗疗效有限。为解析耐药机制,我们在临床前 GBM 模型中结合单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)与功能基因组筛选,在 MEK 或 SHP2 抑制后进行。小鼠颅内异种移植瘤的 scRNA-seq 显示,尽管间充质样 GBM 亚群对 MEK 或 SHP2 抑制均表现出更高的敏感性,但每种靶向治疗诱导出不同的转录特征。全基因组 CRISPR 干扰(CRISPRi)筛选鉴定出 MEK 或 SHP2 抑制剂敏感性的共同介导因子,富集于保守的下游效应 Ras/RAF/MEK 通路。然而,独特介导 SHP2 抑制剂反应的基因富集于不依赖 Ras/RAF/MEK 的信号模块,如 SRC 家族激酶、GSK3B,

【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=GSE319338

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 28 202,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

胶质母细胞瘤(GBM)中存在受体酪氨酸激酶(RTK)信号通路的反复突变,然而靶向治疗的疗效有限。为剖析耐药机制,我们在临床前GBM模型中结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)和功能基因组筛选,分别在MEK或SHP2抑制后进行。小鼠颅内异种移植瘤的scRNA-seq显示,尽管间充质样GBM亚群对MEK或SHP2抑制均表现出更高的敏感性,但每种靶向治疗诱导了不同的转录特征。全基因组CRISPR干扰(CRISPRi)筛选鉴定出MEK或SHP2抑制剂敏感性的共同介导因子,富集于保守的下游效应器Ras/RAF/MEK通路。然而,独特介导SHP2抑制剂反应的基因富集于Ras/RAF/MEK非依赖性信号模块,如SRC家族激酶、GSK3B以及调控细胞黏附和分化的SMAD蛋白。对39个靶基因在MEK或SHP2抑制后进行Perturb-seq,鉴定出10个离散聚类,对Ras信号和细胞表型具有不同影响。

增殖与分化基因表达特征将遗传扰动聚类为4大类:细胞周期调控因子、Ras/RAF/MEK信号通路的正效应因子、Ras/RAF/MEK信号通路的负调控因子,或Ras/RAF/MEK非依赖通路的平行调控因子。基于转录特征组合的线性建模识别出多种基因-药物关系,包括MEK、SHP2和CDKN2A/B之间预期的协同和增效组合,以及与LZTR1和RAC1等间接效应因子之间非预期的拮抗和新形态相互作用。最后,对预测的MEK、SHP2和CDK4/6抑制协同抑制剂组合进行临床前测试,在多种GBM临床前模型中显示出优于分子单药治疗的疗效。综上所述,我们的方法提供了一个系统层面的框架,用于

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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