GSE143586:异位Osx+细胞影响肿瘤生长

源站描述涉及肿瘤生长与转移依赖癌细胞与局部环境的相互作用,N-cadherin(Ncad)表达与高侵袭性癌症相关,成骨细胞表达Ncad被认为为播散肿瘤细胞提供分子“停靠点”以在骨内建立转移前微环境

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基因组分类GPL2149310090
GSE143586: Ectopic Osx+ Cells Affect Tumor Growth

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE143586:异位Osx+细胞影响肿瘤生长

Ectopic Osx+ Cells Affect Tumor Growth

该数据集来自NCBI,标题为Ectopic Osx+ Cells Affect Tumor Growth,属于肿瘤/乳腺癌分类。源站描述涉及肿瘤生长与转移依赖癌细胞与局部环境的相互作用,N-cadherin(Ncad)表达与高侵袭性癌症相关,成骨细胞表达Ncad被认为为播散肿瘤细胞提供分子“停靠点”以在骨内建立转移前微环境。实验显示乳腺癌细胞在Cdh2-cKO与对照小鼠中均能形成骨肿瘤并诱导骨溶解,皮下肿瘤在Cdh2-cKO中更大;Ai9报告基因细胞追踪显示Osx+和Ncad+细胞存在于骨外肿瘤基质及少量肺细胞中,并对CD45- Osx+细胞进行RNAseq基因表达分析。数据集含1个文件,样例为GSE143586_series_ma。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤生长和转移依赖于癌细胞与局部环境之间的相互作用。细胞间黏附分子N-cadherin(Ncad)的表达与高侵袭性癌症相关,成骨细胞表达Ncad被认为为播散肿瘤细胞提供分子“停靠点”,以在骨内建立转移前微环境。与预期相反,乳腺癌细胞在Cdh2-cKO和对照小鼠中均能形成骨肿瘤并诱导骨溶解。值得注意的是,与对照同窝仔相比,Cdh2-cKO小鼠的皮下肿瘤生长更大。使用Ai9报告基因的细胞追踪实验显示,Osx+和Ncad+细胞存在于骨外肿瘤基质以及少量肺细胞中,肺是乳腺癌转移的常见部位。通过RNAseq对CD45- Osx+细胞分离物进行基因表达分析

【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:GPL21493、10090。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=GSE143586

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 06 202,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=GSE143586

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    • 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

肿瘤生长和转移依赖于癌细胞与局部环境之间的相互作用。细胞间黏附分子N-钙黏蛋白(Ncad)的表达与高侵袭性癌症相关,有研究提出,成骨细胞表达Ncad可为播散性肿瘤细胞提供分子“停靠点”,以在骨内建立转移前微环境。与预期相反,乳腺癌细胞在Cdh2-cKO小鼠和对照小鼠中均能形成骨肿瘤并诱导骨溶解。值得注意的是,与对照同窝小鼠相比,Cdh2-cKO小鼠的皮下肿瘤生长更大。使用Ai9报告基因进行的细胞追踪实验显示,骨外肿瘤基质中存在Osx+和Ncad+细胞,肺细胞中亦存在一小群此类细胞,而肺是乳腺癌转移的常见部位。通过RNAseq对从骨外肿瘤中分离的CD45- Osx+细胞进行基因表达分析,结果显示,与对照Osx+细胞相比,Cdh2-cKO细胞的促肿瘤信号通路发生改变。

同样令人惊讶的是,我们在循环系统中发现了Osx+细胞,而且大多数肿瘤相关和循环中的Osx+细胞表达造血标志物CD45,其表型特征类似于肿瘤浸润的髓系和淋系细胞群,但淋巴细胞免疫抑制基因的表达更高。我们的结果表明,Osx标记了不同的促肿瘤CD45-和CD45+细胞群,并挑战了成骨标志物与造血标志物互斥的教条。研究还表明,CD45- Osx+细胞中的Ncad对于骨转移的建立并非必需,但在骨外肿瘤中,它通过微环境调控促肿瘤支持作用。

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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