GSE154268:他莫昔芬与雌二醇通过靶向ERα不同亚功能及动脉壁不同细胞类型加速内皮愈合

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE154268,研究他莫昔芬与雌二醇通过靶向 ERα 不同亚功能及动脉壁不同细胞类型加速内皮愈合

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基因组分类GPL2424710090
GSE154268: Both Tamoxifen and Estradiol accelerate endothelial healing by targeting different sub-functions of ERa and distinct cell types in the arterial wall

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE154268:他莫昔芬与雌二醇通过靶向ERα不同亚功能及动脉壁不同细胞类型加速内皮愈合

Both Tamoxifen and Estradiol accelerate endothelial healing by targeting different sub-functions of ERa and distinct cell types in the arterial wall

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE154268,研究他莫昔芬与雌二醇通过靶向 ERα 不同亚功能及动脉壁不同细胞类型加速内皮愈合。源站描述指出他莫昔芬在 ER 阳性乳腺癌中作为 ERα 拮抗剂预防复发,并在骨骼和动脉中模拟 17β-雌二醇的保护作用,但组织特异性机制尚不清楚。数据集包含 1 个文件 GSE154268_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。可用于研究乳腺癌内分泌治疗中他莫昔芬的组织特异性作用机制及动脉保护相关基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:他莫昔芬可预防乳腺癌复发,并且对骨骼脱矿和动脉疾病也有益,因为它在 ER 阳性乳腺癌中作为雌激素受体 (ER) α 拮抗剂,而在其他组织如动脉中则模拟 17β-雌二醇 (E2) 的保护作用。然而,这些组织特异性作用的机制仍不清楚。

【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:GPL24247、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=GSE154268

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 13 202,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=GSE154268

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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

理由:他莫昔芬可预防乳腺癌复发,并且对骨矿物质流失和动脉疾病也有益处,因为它在雌激素受体(ER)阳性的乳腺癌中作为雌激素受体α拮抗剂发挥作用,而在动脉等其他组织中则模拟17β-雌二醇(E2)的保护作用。然而,这些组织特异性作用的机制仍不清楚。目的:在此,我们检验了他莫昔芬是否能够加速内皮愈合,并分析了其潜在机制。方法与结果:利用三种互补的颈动脉损伤小鼠模型,我们证明他莫昔芬和雌二醇均能加速内皮愈合,但只有他莫昔芬需要下层中膜平滑肌细胞的存在。长期使用E2和他莫昔芬治疗在颈动脉中诱导了差异基因表达谱。

使用靶向细胞特异性全ERα或ERα亚功能(膜/核外与基因组/转录)的转基因小鼠模型表明,E2诱导的内皮愈合加速由内皮细胞中的膜ERα介导,而他莫昔芬的作用则由平滑肌细胞中ERα的核作用介导。结论:他莫昔芬在乳腺癌中作为抗雌激素和ERα拮抗剂发挥作用,同时也在内皮细胞的膜ERα上起作用,但它通过激活平滑肌细胞中的核ERα加速内皮愈合,这促使我们重新审视ERα选择性调节的作用机制。

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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