Nanostring数据:Robertson等关于FOXG1与Wnt/ß-catenin信号相互作用

源站描述指出,GBM干细胞具有类似正常神经干细胞的表型与分子特征,并呈现休眠、静息、增殖等细胞周期状态;研究通过小分子调节剂和遗传扰动,发现FOXG1与Wnt/ß-catenin信号之间存在协同相互作用,FOXG1升高可增强Wnt驱动的转录靶点,促进从静息状态高效重新进入细胞周期,而FOXG1过表达

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时间序列预测Glioblastomacancer stem cellsFOXG1Wnt
Nanostring data Robertson et al. re interaction between FOXG1 and Wnt/ß-catenin signalling

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Nanostring数据:Robertson等关于FOXG1与Wnt/ß-catenin信号相互作用

该数据集来自datashare.ed.ac.uk,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为Nanostring数据,对应Robertson等关于FOXG1与Wnt/ß-catenin信号相互作用的研究。源站描述指出,GBM干细胞具有类似正常神经干细胞的表型与分子特征,并呈现休眠、静息、增殖等细胞周期状态;研究通过小分子调节剂和遗传扰动,发现FOXG1与Wnt/ß-catenin信号之间存在协同相互作用,FOXG1升高可增强Wnt驱动的转录靶点,促进从静息状态高效重新进入细胞周期,而FOXG1过表达支持体内胶质瘤发生,额外的ß-catenin诱导可加速肿瘤生长。该数据可用于研究胶质母细胞瘤干细胞、FOXG1与Wnt信号通路及细胞周期再进入机制(来。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):GBM干细胞(GSCs)表现出与正常神经干细胞相似的细胞表型和分子特征,并呈现出一系列细胞周期状态(休眠、静息、增殖)。然而,在NSCs和GSCs中控制从静息向增殖转变的机制尚不清楚。在GBM中常观察到前脑转录因子FOXG1表达升高。在此,通过使用小分子调节剂和遗传扰动,我们确定了FOXG1与Wnt/ß-catenin信号之间的协同相互作用。FOXG1增加可增强Wnt驱动的转录靶点,使细胞能够从静息状态高效地重新进入细胞周期;然而,在快速增殖的细胞中,FOXG1和Wnt都不是必需的。我们证明FOXG1过表达在体内支持胶质瘤发生,并且额外的ß-catenin诱导可驱动肿瘤加速生长。这些d

【主题与分类】

主题标签:Glioblastoma、cancer stem cells、FOXG1、Wnt。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/4839

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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

胶质母细胞瘤干细胞(GSCs)展现出与正常神经干细胞相似的表型和分子特征,并呈现出一系列细胞周期状态(休眠、静止、增殖)。然而,无论是神经干细胞(NSCs)还是胶质母细胞瘤干细胞(GSCs),从静止状态过渡到增殖状态的调控机制尚不清楚。在GBM中,常观察到前脑转录因子FOXG1表达升高。在此,通过使用小分子调节剂和遗传扰动,我们发现了FOXG1与Wnt/β-catenin信号传导之间的协同作用。FOXG1增加可增强Wnt驱动的转录靶点,从而高效地促使细胞从静止状态重新进入细胞周期;然而,在快速增殖的细胞中,FOXG1和Wnt都不是必需的。我们证明,FOXG1过表达在体内支持胶质瘤发生,并且额外的β-catenin诱导可加速肿瘤生长。这些数据表明,FOXG1表达升高与Wnt信号传导协同作用,支持GSCs从静止状态向增殖状态的转变。

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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