DCIS样21NT细胞系中TBX3异构体过表达相关转录变化(ChIP)

数据仅含1个文件(GSE126154_series_matrix.txt.gz),可用于研究TBX3在乳腺癌进展中诱导EMT及DCIS向浸润性癌转变的分子机制(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL50829606
GSE126154: Transcriptional changes associated with overexpression of TBX3 isoforms (TBX3iso1 and TBX3iso2) in the DCIS-like 21NT cell line (ChIP)

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

DCIS样21NT细胞系中TBX3异构体过表达相关转录变化(ChIP)

Transcriptional changes associated with overexpression of TBX3 isoforms (TBX3iso1 and TBX3iso2) in the DCIS-like 21NT cell line (ChIP)

该数据集来自NCBI GEO,聚焦DCIS样21NT细胞系中过表达TBX3异构体(TBX3iso1和TBX3iso2)后的转录变化,采用Genome binding/occupancy profiling by array方法,平台为GPL5082,物种为人(9606)。数据仅含1个文件(GSE126154_series_matrix.txt.gz),可用于研究TBX3在乳腺癌进展中诱导EMT及DCIS向浸润性癌转变的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 06 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:乳腺上皮细胞获得细胞侵袭性以及随后从导管原位癌(DCIS)向浸润性乳腺癌的转变是乳腺癌进展中的关键步骤。关于调控这一转变的分子动力学,目前所知甚少。我们此前已表明,在DCIS样21NT细胞中过表达转录调节因子TBX3会导致存活、生长和侵袭性增加。在本研究中,我们探索TBX3在乳腺癌进展通路中的作用,特别关注其参与诱导EMT以及从DCIS向浸润性乳腺 carcinoma 转变的过程。

【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:GPL5082、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE126154

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 09 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

目的:乳腺上皮细胞获得细胞侵袭性以及随后从导管原位癌(DCIS)向浸润性乳腺癌的转变,是乳腺癌进展中的关键步骤。目前对于调控这一转变的分子动力学机制知之甚少。我们此前已证明,在DCIS样21NT细胞中过表达转录调节因子TBX3可导致细胞存活、生长和侵袭性增加。本研究探讨TBX3在乳腺癌进展通路中的作用,特别聚焦于其参与诱导上皮-间质转化(EMT)以及从DCIS向浸润性乳腺 carcinoma 转变的过程。方法:从21NT转染细胞系中提取总mRNA。使用Illumina HiSeq 2500测序仪进行测序,将过表达任一TBX3亚型(TBX3iso1或TBX3iso2)所得的转录谱与空载体对照进行比较,以倍数变化表示。将RNA-Seq数据与下游ChIP-array数据整合,以评估TBX3亚型的直接靶点,并将其与EMT过程相关联。

通过免疫组织化学方法,在两个独立的早期(0期和1期)乳腺癌队列中评估了TBX3、SLUG和TWIST1的表达。结果:观察到与上皮-间质转化(EMT)相关的转录谱,表现为TBX3iso1和TBX3iso2的过表达。运用全基因组生物信息学方法结合更为传统的体外研究,我们确定了SLUG和TWIST1为TBX3的下游靶点,并在两个不同的患者队列中通过免疫组织化学方法评估了它们的表达。我们的发现表明,TBX3通过促进EMT的诱导和低级别途径的肿瘤进展,促进了DCIS病变的早期侵袭过程。最后,我们提出一个进展模型,其中SLUG是TBX3下游一个重要且必要的效应因子,导致运动性增加、侵袭性增强以及关键侵袭相关基因的诱导。C

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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