氧化铁纳米颗粒抑制乳腺癌小鼠模型肿瘤进展及肺转移的RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,聚焦于氧化铁纳米颗粒(IONP)在转移性乳腺癌小鼠模型中的抗肿瘤与抗转移作用

geo
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医学影像分类GPL1702110090
GSE261778: Iron oxide nanoparticles inhibit tumor progression and suppress lung metastases in mouse models of breast cancer [RNA-seq]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

氧化铁纳米颗粒抑制乳腺癌小鼠模型肿瘤进展及肺转移的RNA-seq数据集

Iron oxide nanoparticles inhibit tumor progression and suppress lung metastases in mouse models of breast cancer [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,聚焦于氧化铁纳米颗粒(IONP)在转移性乳腺癌小鼠模型中的抗肿瘤与抗转移作用。数据覆盖基因表达层面,可用于分析IONP处理后宿主免疫格局变化、Toll样受体(TLR)通路及TRIF依赖的免疫调控机制,为探索纳米颗粒免疫治疗提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):系统性暴露于淀粉包覆的氧化铁纳米颗粒(IONP)可刺激抗肿瘤T细胞反应,即使肿瘤内保留的IONP很少。在此,我们在转移性乳腺癌小鼠模型中证明,IONP可以改变宿主免疫格局,导致系统性免疫介导的疾病抑制。我们报告,单次静脉注射IONP可抑制原发肿瘤生长、抑制转移并延长生存期。基因表达分析揭示Toll样受体(TLR)通路的激活,涉及通过含Toll/白介素-1受体结构域的衔接蛋白诱导IFN-β(TRIF)进行信号传导,TRIF是一种TLR通路衔接蛋白。TRIF在抑制肿瘤进展中的必要参与通过上调IFN调节因子3(IRF3)(一种下游蛋白)的组织病理学证据得到证明,并在TRIF敲除同基因

【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:GPL17021、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=GSE261778

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 01 202,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

淀粉包覆的氧化铁纳米颗粒(IONPs)的系统性暴露可刺激抗肿瘤T细胞反应,即使肿瘤内仅少量IONPs滞留。在此,我们在转移性乳腺癌小鼠模型中证明,IONPs能够改变宿主免疫格局,导致系统性的免疫介导疾病抑制。我们报道,单次静脉注射IONPs即可抑制原发肿瘤生长、抑制转移并延长生存期。基因表达分析揭示了Toll样受体(TLR)通路的激活,涉及通过含Toll/白介素-1受体结构域的衔接蛋白诱导IFN-β(TRIF)进行信号传导,TRIF是一种TLR通路衔接蛋白。组织病理学证据显示下游蛋白IFN调节因子3(IRF3)上调,证实了TRIF在抑制肿瘤进展中的必要参与,并在TRIF基因敲除的同系转移性乳腺癌小鼠模型中得到确认。不含铁的淀粉包覆聚苯乙烯纳米颗粒以及含铁的右旋糖酐包覆肠外铁替代剂均未诱导显著的抗肿瘤效应,提示其依赖于IONP制剂类型。

对多个独立临床数据库的分析支持这一假说:TLR3和IRF3的上调与乳腺癌患者总生存期延长相关。综上所述,这些数据为重新审视IONP制剂提供了有力的依据,即其具有抗癌免疫(纳米)佐剂特性,可在无需被癌细胞摄取的情况下产生治疗获益。

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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