胶质母细胞瘤利用进化适应的细胞代谢促进恶性增殖

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胶质母细胞瘤细胞利用进化适应的细胞代谢促进恶性增殖,包含 1 个文件 GSE329419_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL34281

geo
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基因组分类GPL342819606
GSE329419: Glioblastoma cells utilize evolutionarily adapted cell metabolism to promote their malignant proliferation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

胶质母细胞瘤利用进化适应的细胞代谢促进恶性增殖

Glioblastoma cells utilize evolutionarily adapted cell metabolism to promote their malignant proliferation

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胶质母细胞瘤细胞利用进化适应的细胞代谢促进恶性增殖,包含 1 个文件 GSE329419_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL34281。源站描述聚焦 ARHGAP11B 表达与胶质瘤恶性程度及胶质母细胞瘤细胞增殖的关系,并涉及谷氨酰胺分解代谢通路。数据可用于研究胶质母细胞瘤增殖相关分子机制及代谢通路表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤是成人中最具侵袭性的原发性脑肿瘤,治疗成功率有限,因此预后较差。其恶性程度部分由胶质母细胞瘤细胞的高增殖能力驱动,但潜在的分子机制仍不清楚。近期研究揭示了胶质母细胞瘤细胞与人胎儿神经干/祖细胞(NSCs)之间的转录组相似性,提示胶质母细胞瘤可能利用促进 NSC 增殖的发育程序。人胎儿 NSCs 依赖谷氨酰胺分解——一种由人类特异性线粒体蛋白 ARHGAP11B 诱导的代谢途径——来维持增殖。在此,我们表明 ARHGAP11B 表达与胶质瘤恶性程度相关,并且对胶质母细胞瘤细胞增殖至关重要,提示谷氨酰胺分解在肿瘤生长中的关键作用。在谷氨酰胺分解相关酶中,谷氨酸-草酰

【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=GSE329419

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 15 202,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

胶质母细胞瘤是成人中最具侵袭性的原发性脑肿瘤,治疗效果有限,因此预后较差。其恶性程度部分源于胶质母细胞瘤细胞的高增殖能力,但其潜在的分子机制仍不清楚。近期研究揭示了胶质母细胞瘤细胞与人胎儿神经干/祖细胞(NSCs)之间的转录组相似性,提示胶质母细胞瘤可能利用促进NSC增殖的发育程序。人胎儿NSCs依赖谷氨酰胺分解——一种由人类特异性线粒体蛋白ARHGAP11B诱导的代谢途径——来维持增殖。在此,我们证明ARHGAP11B的表达与胶质瘤恶性程度相关,并且对胶质母细胞瘤细胞增殖至关重要,提示谷氨酰胺分解在肿瘤生长中发挥关键作用。在谷氨酰胺分解相关酶中,谷氨酸-草酰乙酸转氨酶2(GOT2)与胶质瘤分级及患者不良预后呈强正相关。功能实验表明,敲低GOT2可显著抑制胶质母细胞瘤细胞生长,表明GOT2介导的谷氨酰胺分解对其增殖至关重要。

代谢组学分析进一步表明,GOT2是核苷酸前体合成所必需的,这凸显了其在支持DNA复制中的作用。与此一致的是,GOT2的耗竭减少了处于细胞周期S期的胶质母细胞瘤细胞比例。这些发现表明,胶质母细胞瘤细胞劫持了一种进化上适应的代谢程序来支持恶性生长。

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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