Pannexin 1抑制通过HIPPO和Wnt信号通路降低患者来源胶质母细胞瘤细胞的致瘤特性
研究比较了经CRISPR/Cas9缺失PANX1的胶质母细胞瘤细胞与对照组的基因表达,涉及HIPPO和Wnt信号通路。数据可用于探索PANX1抑制对患者来源胶质母细胞瘤细胞致瘤特性的影响及相关通路分析(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
Pannexin 1抑制通过HIPPO和Wnt信号通路降低患者来源胶质母细胞瘤细胞的致瘤特性
Pannexin 1 inhibition reduces tumorigenic properties of patient-derived glioblastoma cells through the HIPPO and Wnt signalling pathways
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE337204_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL18573。研究比较了经CRISPR/Cas9缺失PANX1的胶质母细胞瘤细胞与对照组的基因表达,涉及HIPPO和Wnt信号通路。数据可用于探索PANX1抑制对患者来源胶质母细胞瘤细胞致瘤特性的影响及相关通路分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)是最常见的原发性脑肿瘤,中位生存期为12-18个月,凸显了对新治疗靶点的需求。我们观察到,pannexin 1(PANX1)是一种在嘌呤能信号传导中重要的通道形成糖蛋白,在GBM中相较于正常组织上调,并在患者肿瘤中广泛表达。对患者来源的GBM细胞系进行Western blot分析显示,与脑组织和对照胶质细胞相比,这些原代细胞系中PANX1表达显著增加。免疫荧光染色表明PANX1在GBM细胞中主要定位于细胞内。批量RNA测序比较了通过CRISPR/Cas9缺失(PANX1-KO)去除PANX1的GBM细胞与对照组的基因表达。Gene Ontology和KEGG基因集分析显示,GBM细胞中的PANX1-KO影响细胞表面和细胞连接组分、过程及通路,在
【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:GPL18573、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=GSE337204
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 08 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
胶质母细胞瘤(GBM)是最常见的原发性脑肿瘤,中位生存期为12-18个月,凸显了对新治疗靶点的需求。我们观察到,pannexin 1(PANX1)——一种在嘌呤能信号传导中重要的通道形成糖蛋白——在GBM中较正常组织上调,并在患者肿瘤中广泛表达。对患者来源的GBM细胞系进行Western blot分析显示,与脑组织和对照胶质细胞相比,这些原代细胞系中PANX1表达显著增加。免疫荧光染色表明PANX1在GBM细胞中主要定位于细胞内。批量RNA测序比较了通过CRISPR/Cas9缺失PANX1的GBM细胞(PANX1-KO)与对照组的基因表达。基因本体论和KEGG基因集分析显示,GBM细胞中PANX1-KO影响细胞表面和细胞连接组分、过程及通路(包括HIPPO通路),此外还关键性地下调β-catenin mRNA及Wnt通路的其他组分。PANX1的缺失导致β-catenin蛋白的破坏以及迁移和细胞生长的显著减少。
在GBM细胞中,使用丙磺舒(PBN)和螺内酯(SPIR)对PANX1进行药理学抑制,通过划痕实验显示活细胞数量和迁移显著减少。细胞内PANX1染色不受通道抑制的影响;然而,两种阻断剂均显著减少了F-肌动蛋白丝的形成。阻断剂处理后,PANX1和β-肌动蛋白蛋白水平保持不变,但药物处理后,与对照组相比,β-连环蛋白的细胞定位变得更加细胞内。在鸡胚绒毛尿囊膜模型上生长的异种移植GBM肿瘤,通过生物发光成像显示肿瘤细胞活力降低,且PBN处理后出血发生率减少。PBN处理的肿瘤中促炎性IL-8 mRNA表达减少,IL-8是一种参与血管渗漏的细胞因子。我们提供证据
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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