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

基本信息
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。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE186230
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




