Periostin+基质细胞引导癌细胞淋巴血管侵袭 [DSP]

数据围绕 periostin 阳性癌症相关成纤维细胞在肿瘤生长和转移中的作用,可用于研究乳腺癌中基质细胞与癌细胞相互作用及淋巴血管侵袭相关表达特征(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL3017210090
GSE231806: Periostin+ stromal cells guide lymphovascular invasion by cancer cells [DSP]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Periostin+基质细胞引导癌细胞淋巴血管侵袭 [DSP]

Periostin+ stromal cells guide lymphovascular invasion by cancer cells [DSP]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Periostin+ stromal cells guide lymphovascular invasion by cancer cells [DSP],属于肿瘤/乳腺癌分类,包含 1 个文件(GSE231806_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种平台标注为 GPL30172、10090。数据围绕 periostin 阳性癌症相关成纤维细胞在肿瘤生长和转移中的作用,可用于研究乳腺癌中基质细胞与癌细胞相互作用及淋巴血管侵袭相关表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌细胞向哨兵淋巴结的播散与患者不良预后相关,尤其在乳腺癌中。癌细胞在接触淋巴血管系统后从原发肿瘤逸出的过程复杂,并由癌细胞与基质细胞(包括癌症相关成纤维细胞,CAFs)之间的动态相互作用驱动。基质细胞蛋白 periostin 可区分乳腺癌中的 CAF 亚型,并与患者中加重的促结缔组织增生和疾病复发相关。然而,由于 periostin 是分泌型蛋白,表达 periostin 的 CAFs 难以原位表征,限制了对其在癌症进展中具体贡献的理解。在此,我们使用体内遗传标记和消融来谱系追踪 periostin+ 细胞,并表征它们在肿瘤生长和转移中的功能。表达 periostin 的 CAFs 是

【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:GPL30172、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=GSE231806

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    • 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

癌细胞向哨兵淋巴结的播散与患者不良预后相关,尤其在乳腺癌中更为显著。癌细胞在与淋巴血管系统接触后从原发肿瘤逸出的过程十分复杂,由癌细胞与基质细胞(包括癌相关成纤维细胞,CAFs)之间的动态相互作用所驱动。基质细胞蛋白骨膜蛋白可区分乳腺癌中的CAF亚型,并与患者促结缔组织增生增加及疾病复发相关。然而,由于骨膜蛋白是分泌型蛋白,表达骨膜蛋白的CAFs难以在原位进行表征,这限制了我们对它们促进癌症进展的具体贡献的理解。在此,我们采用体内遗传标记和消融技术对骨膜蛋白阳性细胞进行谱系追踪,并表征其在肿瘤生长和转移过程中的功能。表达骨膜蛋白的CAFs在空间上分布于导管周围和血管周围边缘,富集于淋巴管外周,并且被高转移性癌细胞相对于低转移性癌细胞差异性激活。

令人惊讶的是,基因层面耗竭骨膜蛋白阳性(periostin+)癌相关成纤维细胞(CAFs)轻微加速了原发肿瘤生长,但损害了肿瘤内胶原组织化,并抑制了淋巴转移,而非肺转移。在CAFs中消融骨膜蛋白削弱了它们沉积排列胶原基质的能力,并抑制了癌细胞通过胶原及穿越淋巴管内皮细胞单层的侵袭。因此,高转移性癌细胞在原发肿瘤部位动员表达骨膜蛋白的CAFs,促进胶原重塑和细胞集体侵袭进入淋巴管,最终到达前哨淋巴结。

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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