SCUBE2通过调控免疫抑制性成骨微环境介导luminal乳腺癌骨转移

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE186230系列的表达谱数据,聚焦ER阳性luminal乳腺癌的骨转移机制。数据通过高通量测序分析SCUBE2在早期骨转移微环境中的成骨细胞富集作用,涉及SCUBE2促进肿瘤膜锚定SHH释放、激活间充质干细胞Hedgehog信号、促进成骨细胞分化及通过LAIR

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时间序列预测GPL2127310090
GSE186230: SCUBE2 mediates bone metastasis of luminal breast cancer by modulating immune-suppressive osteoblastic niches

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

SCUBE2通过调控免疫抑制性成骨微环境介导luminal乳腺癌骨转移

SCUBE2 mediates bone metastasis of luminal breast cancer by modulating immune-suppressive osteoblastic niches

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE186230系列的表达谱数据,聚焦ER阳性luminal乳腺癌的骨转移机制。数据通过高通量测序分析SCUBE2在早期骨转移微环境中的成骨细胞富集作用,涉及SCUBE2促进肿瘤膜锚定SHH释放、激活间充质干细胞Hedgehog信号、促进成骨细胞分化及通过LAIR1信号抑制NK细胞等过程。可用于研究乳腺癌亚型特异性器官趋向性、骨转移微环境免疫抑制机制及SCUBE2作为潜在靶点的预测分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体(ER)阳性的luminal乳腺癌是一种通常向大多数远处器官转移风险较低的亚型。然而,骨复发在luminal癌症中优先发生。亚型特异性器官趋向性的机制仍不清楚。在此我们展示,一种ER调控的分泌蛋白SCUBE2有助于luminal乳腺癌的骨趋向性。单细胞RNA测序分析揭示,在早期骨转移微环境中SCUBE2导致成骨细胞富集。SCUBE2促进肿瘤膜锚定的SHH释放,从而激活间充质干细胞中的Hedgehog信号,进而促进成骨细胞分化。成骨细胞沉积胶原蛋白,通过抑制性LAIR1信号抑制NK细胞并促进肿瘤定植。在人类肿瘤中,SCUBE2的表达和分泌与成骨细胞分化和骨转移相关。靶向Hedgeho

【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:GPL21273、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=GSE186230

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 202,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=GSE186230

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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

雌激素受体(ER)阳性的管腔型乳腺癌是一种通常向多数远处器官转移风险较低的亚型。然而,骨复发在管腔型癌症中优先发生。这种亚型特异性器官趋向性的机制仍不清楚。本研究表明,ER调控的分泌蛋白SCUBE2参与管腔型乳腺癌的骨趋向性。单细胞RNA测序分析揭示,SCUBE2在早期骨转移微环境中促进成骨细胞富集。SCUBE2促进肿瘤膜锚定的SHH释放,从而激活间充质干细胞中的Hedgehog信号,进而促进成骨细胞分化。成骨细胞沉积胶原蛋白,通过抑制性LAIR1信号抑制NK细胞,并促进肿瘤定植。SCUBE2的表达和分泌与人类肿瘤中的成骨细胞分化和骨转移相关。通过Sonidegib靶向Hedgehog以及使用中和抗体靶向SCUBE2,均能在多种转移模型中有效抑制骨转移。总体而言,我们的发现为管腔型乳腺癌的骨偏好性提供了解释,并为转移治疗提供了新方法。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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