SNAP25通过GLS介导的谷氨酰胺分解调控突触可塑性抑制胶质瘤进展
该数据集来自omicsdi.org,聚焦肿瘤/脑肿瘤方向,主题标签为Metabolomics。内容围绕SNAP25在胶质瘤进展中的作用,涉及突触通讯调控的神经元活动与肿瘤发生发展,利用TCGA数据库RNA测序数据识别LGG与GBM间差异的突触相关基因,并通过Cox比例风险回归与生存分析评估候选基因S

基本信息
资源简介
SNAP25通过GLS介导的谷氨酰胺分解调控突触可塑性抑制胶质瘤进展
该数据集来自omicsdi.org,聚焦肿瘤/脑肿瘤方向,主题标签为Metabolomics。内容围绕SNAP25在胶质瘤进展中的作用,涉及突触通讯调控的神经元活动与肿瘤发生发展,利用TCGA数据库RNA测序数据识别LGG与GBM间差异的突触相关基因,并通过Cox比例风险回归与生存分析评估候选基因SNAP25对低危和高危患者结局的区分能力。数据可用于探索SNAP25经GLS介导的谷氨酰胺分解调控突触可塑性、进而抑制胶质瘤进展的机制及预后价值(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:由突触通讯调控的神经元活动在脑肿瘤的发生和进展中发挥重要作用。可溶性N-乙基马来酰亚胺敏感因子附着蛋白受体(SNAREs)基因被注释为与突触连接相关的“囊泡”功能,其中一种蛋白,突触体相关蛋白25(SNAP25),被发现其在神经病变中表达水平存在差异。然而,SNAP25在胶质瘤进展中的具体机制和预后价值仍不清楚。方法:利用来自癌症基因组图谱(TCGA)数据库的RNA测序数据,鉴定出LGG和GBM之间高度相关的差异突触凋亡相关基因。Cox比例风险回归分析和生存分析表明,候选基因SNAP25可以区分低风险和高风险p
【主题与分类】
主题标签:Metabolomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS2806
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源站:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS2806
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
引言:由突触通讯调控的神经元活动在脑肿瘤的发生和进展中发挥重要作用。可溶性N-乙基马来酰亚胺敏感因子附着蛋白受体(SNAREs)的基因被注释为与突触连接相关的“囊泡”功能,并且发现其中一种蛋白——突触体相关蛋白25(SNAP25)在神经病变中表达水平存在差异。然而,SNAP25在胶质瘤进展过程中的具体机制和预后价值仍不清楚。方法:利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库的RNA测序数据,鉴定出低级别胶质瘤(LGG)和胶质母细胞瘤(GBM)之间高度相关的差异突触凋亡相关基因。Cox比例风险回归分析和生存分析表明,候选基因SNAP25能够区分低风险和高风险患者的预后,并使用中国胶质瘤基因组图谱(CGGA)队列对数据集进行验证。采用RT-qPCR、western blot和免疫组织化学实验检测胶质瘤细胞和样本中SNAP25的表达水平。
进行功能实验以确定SNAP25敲低和过表达对细胞活力、迁移和侵袭的影响。随后,应用异种移植组织的免疫荧光实验评估神经元树突形成标志物MAP2的表达。采用基于液相色谱-高分辨率质谱(LC-MS)的代谢组学方法鉴定胶质瘤细胞中的关键代谢紊乱。使用原位小鼠异种移植模型研究SNAP25在体内的作用。结果:SNAP25在胶质瘤组织和细胞系中低表达,低水平SNAP25提示胶质瘤患者预后不良。SNAP25抑制细胞增殖、迁移、侵袭并促进胶质瘤细胞的谷氨酸代谢,发挥抑癌作用。SNAP25过表达表达较低
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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