配体刺激野生型和他莫昔芬耐药MCF-7的表达谱分析

该数据集为GSE21618,来源于NCBI,包含1个文件(GSE21618_series_matrix.txt.gz),针对配体刺激的野生型和他莫昔芬耐药MCF-7人乳腺癌细胞进行表达谱分析

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL103719606
GSE21618: Expression profiling of ligand-stimulated wild type and tamoxifen-resistant MCF-7

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

配体刺激野生型和他莫昔芬耐药MCF-7的表达谱分析

Expression profiling of ligand-stimulated wild type and tamoxifen-resistant MCF-7

该数据集为GSE21618,来源于NCBI,包含1个文件(GSE21618_series_matrix.txt.gz),针对配体刺激的野生型和他莫昔芬耐药MCF-7人乳腺癌细胞进行表达谱分析。研究通过定量磷酸化蛋白质组和转录组分析,在系统层面理解他莫昔芬耐药机制,涉及E2、HRG等配体刺激后的磷酸化变化及GSK3B、MAPK1/3信号通路活性分析。数据可用于乳腺癌耐药机制探索和表达谱分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 30 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对配体刺激的MCF-7人乳腺癌细胞进行定量磷酸化蛋白质组和转录组分析,以在系统层面理解他莫昔芬耐药机制。磷酸化蛋白质组数据显示,配体刺激后,野生型(WT)细胞比他莫昔芬耐药(TamR)细胞富集更多磷酸化蛋白。令人惊讶的是,配体扰动后磷酸化下降比磷酸化上升更常见。特别是17β-雌二醇(E2)在WT细胞中以非常高的比例诱导下调。E2和ErbB配体heregulin(HRG)在WT细胞中诱导上调的磷酸化蛋白数量几乎相等。利用转录组数据进行的通路和基序活性分析进一步表明,GSK3B(糖原合成酶激酶3β)和MAPK1/3信号通路的失调激活可能与改变的活动相关

【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:Expression profiling by array、GPL10371、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=GSE21618

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 22 201,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

为了在系统层面理解他莫昔芬耐药的机制,我们对配体刺激的MCF-7人乳腺癌细胞进行了定量磷酸化蛋白质组和转录组分析。磷酸化蛋白质组数据揭示,配体刺激后,野生型(WT)细胞比他莫昔芬耐药(TamR)细胞富集了更多的磷酸化蛋白质。令人惊讶的是,配体扰动后磷酸化水平下降比磷酸化水平上升更为常见。特别是,17β-雌二醇(E2)在WT细胞中以非常高的比例诱导了磷酸化下调。E2和ErbB配体heregulin (HRG)在WT细胞中诱导的上调磷酸化蛋白质数量几乎相等。利用转录组数据进行的通路和基序活性分析进一步提示,GSK3B(糖原合成酶激酶3β)和MAPK1/3信号通路的异常激活可能与TamR细胞中CREB和AP-1转录因子激活的改变有关,这一假设通过报告基因实验得到了验证。

对临床样本的检查显示,在他莫昔芬治疗最终复发乳腺癌患者中,GSK3B丝氨酸9位点的抑制性磷酸化显著降低,提示GSK3B的激活可能与他莫昔芬耐药表型相关。因此,联合磷酸化蛋白质组和转录组数据集分析揭示了肿瘤细胞中不同的信号-转录程序,并为理解他莫昔芬耐药性提供了一个新的分子靶点。

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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