慢病毒shRNA介导ZFX敲低对人髓母细胞瘤细胞系DAOY的影响

该数据集来自NCBI GEO,标题为慢病毒shRNA介导ZFX敲低对人髓母细胞瘤细胞系DAOY的影响,包含1个文件GSE45265_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片(GPL6244,人9606)检测

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时间序列预测Expression profiling by arrayGPL62449606
GSE45265: Effect of lentiviral-based shRNA-mediated knockdown of ZFX on the human medulloblastoma (MB) cell-line DAOY

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

慢病毒shRNA介导ZFX敲低对人髓母细胞瘤细胞系DAOY的影响

Effect of lentiviral-based shRNA-mediated knockdown of ZFX on the human medulloblastoma (MB) cell-line DAOY

该数据集来自NCBI GEO,标题为慢病毒shRNA介导ZFX敲低对人髓母细胞瘤细胞系DAOY的影响,包含1个文件GSE45265_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片(GPL6244,人9606)检测。源站描述指出Zfx缺失可阻止BCC形成并显著延迟Hh激活导致的MB发展,而Zfx对Hh非依赖性胶质母细胞瘤可有可无,研究利用全基因组表达和染色质结合分析。数据可用于研究ZFX在Hh依赖性肿瘤中的作用及表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 18 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Hedgehog(Hh)信号通路调控正常发育和细胞增殖,而其异常激活会导致肿瘤形成。Hh诱导的肿瘤可起源于不同组织,并且可以是惰性或高度侵袭性的,例如皮肤的基底细胞癌(BCC)和神经祖细胞来源的髓母细胞瘤(MB)。关于控制这种多样化Hh依赖性肿瘤发展的细胞内在因素知之甚少。转录因子Zfx是几种干细胞类型自我更新所必需的,而其在上皮恶性转化中的作用仍存在争议。我们发现,Zfx的缺失阻止了BCC形成,并显著延迟了体内Hh激活引起的MB发展。相反,Zfx对于Hh非依赖性脑肿瘤胶质母细胞瘤的发展是可有可无的。我们使用了全基因组表达和染色质结合分析

【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:Expression profiling by array、GPL6244、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=GSE45265

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 26 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE45265

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

Hedgehog(Hh)信号通路调控正常发育与细胞增殖,而其异常激活则导致肿瘤形成。Hh诱导的肿瘤可起源于不同组织,且可表现为惰性或高度侵袭性,例如皮肤的基底细胞癌(BCC)和神经祖细胞来源的髓母细胞瘤(MB)。目前对于控制这类多样性Hh依赖性肿瘤发生的细胞内在因素知之甚少。转录因子Zfx是多种干细胞类型自我更新所必需的,但其在恶性转化中的作用仍存争议。我们发现,在体内,Zfx的缺失可阻止BCC形成,并显著延迟由Hh激活引起的MB发展。相反,Zfx对于Hh非依赖性脑肿瘤胶质母细胞瘤的发生并非必需。我们利用人MB细胞系进行全基因组表达和染色质结合分析,以鉴定Zfx直接且进化上保守的靶标。这些靶标包括Hh信号转导子Smoothened(Smo),提示Zfx可能直接控制肿瘤中Hh通路的激活。

Zfx的另外两个靶点Dis3L和Ube2j1也是MB细胞体外生长所必需的。这些结果确定了一个多种Hh诱导肿瘤共有的细胞内在调节因子,并提示Zfx及Zfx调控的基因可能成为这些恶性肿瘤的治疗靶点。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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