靶向三阴性乳腺癌细胞中的IRAK2降低体外细胞生长并延缓小鼠模型中的肿瘤进展

该数据集来自NCBI GEO,聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)中IRAK2的作用。研究基于人TNBC原代乳腺癌干细胞(BCSC)培养物与MDA-MB-468细胞系,通过高通量测序进行表达谱分析,探究IRAK2下调对细胞增殖、成球能力及自我更新的影响,并涉及小鼠原位移植模型

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基因组预测GPL185739606
GSE213228: Targeting IRAK2 in triple-negative breast cancer cells decreases cellular growth in vitro and delays tumor progression in murine models

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

靶向三阴性乳腺癌细胞中的IRAK2降低体外细胞生长并延缓小鼠模型中的肿瘤进展

Targeting IRAK2 in triple-negative breast cancer cells decreases cellular growth in vitro and delays tumor progression in murine models

该数据集来自NCBI GEO,聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)中IRAK2的作用。研究基于人TNBC原代乳腺癌干细胞(BCSC)培养物与MDA-MB-468细胞系,通过高通量测序进行表达谱分析,探究IRAK2下调对细胞增殖、成球能力及自我更新的影响,并涉及小鼠原位移植模型。数据可用于分析IRAK2在TNBC细胞生长与肿瘤进展中的功能,支持乳腺癌干细胞靶向策略的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌干细胞(BCSCs)是肿瘤复发和治疗耐药的原因。我们从三阴性乳腺癌(TNBC)患者肿瘤中建立了原代BCSC培养物,TNBC是乳腺癌的一个亚组,可能由BCSCs驱动。原代BCSCs产生的异种移植瘤重现了原发肿瘤的表型,是研究乳腺癌靶向策略的合适模型。在TNBC细胞系MDA-MB-468中,我们之前筛选了敲低后引发分化反应的激酶,其中鉴定出IRAK2。由于IRAK2在原代BCSCs中高度富集,我们想知道其敲低是否会影响它们的生长。IRAK2下调的原代BCSCs和MDA-MB-468表现出增殖和成球能力下降,证明IRAK2在细胞生长和自我更新中的作用。当原位移植到免疫缺陷小鼠中时

【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:GPL18573、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=GSE213228

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,引用时请注意版本时效。

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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

乳腺癌干细胞(BCSCs)是肿瘤复发和治疗耐药的原因。我们从三阴性乳腺癌(TNBC)患者肿瘤中建立了原代BCSC培养物,TNBC是乳腺癌的一个亚型,可能由BCSCs驱动。原代BCSCs产生的异种移植瘤可重现原发肿瘤的表型,是研究乳腺癌靶向策略的合适模型。在TNBC细胞系MDA-MB-468中,我们此前筛选了敲低后诱导分化反应的激酶,其中鉴定出IRAK2。由于IRAK2在原代BCSCs中高度富集,我们想知道其敲低是否会影响其生长。IRAK2下调的原代BCSCs和MDA-MB-468表现出增殖和成球能力下降,证明IRAK2在细胞生长和自我更新中的作用。当原位移植到免疫缺陷小鼠体内时,与对照细胞相比,IRAK2敲低细胞形成的异种移植瘤更小,提示IRAK2下调可能延缓肿瘤发展。

研究受敲低影响的分子通路发现,NF-κB和ERK磷酸化、IL-6和cyclin D1表达、ERN1信号传导及自噬均以细胞系依赖的方式降低。转录组分析证实,细胞受敲低影响的程度存在一定差异,表明其异质性、不同突变、遗传背景、IRAK2的表达及其下调水平可能影响敲低的结果。鉴于IRAK2整体下调降低了细胞维持侵袭性生长和耐受细胞应激的能力,IRAK2可被视为一个有趣的靶点,用以削弱TNBC进展,从而对TNBC的临床结局产生积极贡献。

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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