GSE67089:mRNA表达谱区分原神经型与间质型胶质瘤干细胞

源站描述指出两种GSC亚型具有不同的失调信号通路,Mes GSC在体外和颅内异种移植中表现更具侵袭性,且对放疗明显抵抗,其糖酵解通路(含ALDH家族基因,尤其ALDH1A3)富集

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL136679606
GSE67089: Analysis of mRNA profiles distinguishes proneural (PN) glioma stem cells (GSC) from mesenchymal (Mes) GSCs

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE67089:mRNA表达谱区分原神经型与间质型胶质瘤干细胞

Analysis of mRNA profiles distinguishes proneural (PN) glioma stem cells (GSC) from mesenchymal (Mes) GSCs

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE67089_series_matrix.txt.gz),基于GPL13667芯片平台对人类(9606)样本进行mRNA表达谱分析,用于区分原神经型(PN)与间质型(Mes)胶质瘤干细胞(GSC)。源站描述指出两种GSC亚型具有不同的失调信号通路,Mes GSC在体外和颅内异种移植中表现更具侵袭性,且对放疗明显抵抗,其糖酵解通路(含ALDH家族基因,尤其ALDH1A3)富集。该数据可用于胶质瘤干细胞亚型分类及信号通路研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 19 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高级别胶质瘤(HGG)的肿瘤异质性通过核心基因特征被识别为四种临床相关亚型。然而,单个HGG亚型中胶质瘤干细胞(GSC)的分子信号传导特征尚不明确。在此,我们鉴定并表征了两种互斥的GSC亚型,它们具有不同的失调信号通路。mRNA表达谱分析将原神经型(PN)GSC与间质型(Mes)GSC区分开来,并揭示其与相应PN或Mes HGG的显著相关性。Mes GSC在体外以及作为小鼠颅内异种移植时表现出更具侵袭性的表型。此外,与PN GSC相比,Mes GSC对放疗明显抵抗。包含醛脱氢酶(ALDH)家族基因、特别是ALDH1A3的糖酵解通路在Mes GSC中富集。Mes GSC中的糖酵解活性和ALDH活性显著升高。

【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、GPL13667、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=GSE67089

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 30 202,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

高级别胶质瘤(HGG)的肿瘤异质性通过基于核心基因特征划分的四种临床相关亚型而被认识。然而,各个HGG亚型中胶质瘤干细胞(GSCs)的分子信号传导特征尚不明确。在此,我们鉴定并表征了两种互斥的GSC亚型,它们具有不同的失调信号通路。mRNA谱分析将前神经型(PN)与间质型(Mes)GSCs区分开来,并显示与相应PN或Mes HGG的显著相关性。Mes GSCs在体外及作为小鼠颅内异种移植瘤时表现出更具侵袭性的表型。此外,与PN GSCs相比,Mes GSCs对放射治疗具有显著抗性。包含醛脱氢酶(ALDH)家族基因,尤其是ALDH1A3的糖酵解途径在Mes GSCs中富集。糖酵解活性和ALDH活性在Mes GSCs中显著升高,而在PN GSCs中则不然。与低级别胶质瘤或正常脑组织相比,临床HGG中ALDH1A3的表达也增加。此外,抑制ALDH1A3可减弱Mes GSCs的生长,但对PN GSCs无此作用。

最后,对PN GSCs进行放射治疗上调了Mes相关标志物并下调了PN相关标志物,而抑制ALDH1A3则减弱了放射诱导的PN GSCs向Mes身份转变。综上所述,我们的数据表明,两种具有不同代谢信号通路的GSC亚型代表了肿瘤间胶质瘤异质性,并突出了ALDH1A3相关信号在促进Mes HGGs和GSCs异常增殖中的先前未识别作用。因此,抑制ALDH1A3介导的通路可能为具有Mes特征的HGGs亚群提供一种有前景的治疗方法。

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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