工程化人骨髓转移定植模型揭示乳腺癌细胞重塑造血微环境

研究利用工程化人骨髓组织模型(eBM)识别调控癌细胞增殖的微环境线索,并探究三阴性乳腺癌细胞系如何影响造血过程,涉及骨髓生态位中的成骨细胞、内皮细胞和间充质干/基质细胞等组分

geo
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基因组分类GPL342959606
GSE277786: An engineered model of metastatic colonization of human bone marrow reveals breast cancer cell remodeling of the hematopoietic niche

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

工程化人骨髓转移定植模型揭示乳腺癌细胞重塑造血微环境

An engineered model of metastatic colonization of human bone marrow reveals breast cancer cell remodeling of the hematopoietic niche

该数据集来自 NCBI GEO(GSE277786),包含 1 个文件(GSE277786_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,聚焦肿瘤/乳腺癌方向。研究利用工程化人骨髓组织模型(eBM)识别调控癌细胞增殖的微环境线索,并探究三阴性乳腺癌细胞系如何影响造血过程,涉及骨髓生态位中的成骨细胞、内皮细胞和间充质干/基质细胞等组分。数据可用于分析乳腺癌细胞与骨髓造血微环境相互作用的表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对转移性疾病机制的不完全理解持续阻碍癌症的有效治疗。尽管在识别可成药靶点方面取得了显著进展,原发肿瘤切除后处于缓解期患者的治疗选择仍然有限。能够重现转移定植生理相关微环境的转移部位生物工程人体组织模型,可能增强我们对癌症进展的理解,并有助于开发有效的治疗策略。我们报告使用人骨髓工程化组织模型(eBM)来识别调控癌细胞增殖的微环境线索,并研究三阴性乳腺癌细胞系如何影响造血。值得注意的是,骨髓生态位的各个基质组分(成骨细胞、内皮细胞和间充质干/基质细胞)

【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:GPL34295、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=GSE277786

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 23 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE277786

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    • 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。

数据说明

对转移性疾病机制的认识不完整,继续阻碍着癌症的有效治疗。尽管在识别可成药靶点方面取得了显著进展,但原发性肿瘤切除后处于缓解期患者的治疗选择仍然有限。能够重现转移定植生理相关微环境的转移部位生物工程化人体组织模型,或可加深我们对癌症进展的理解,并有助于开发有效的治疗策略。我们报告了使用人骨髓工程化组织模型(eBM)来识别调控癌细胞增殖的微环境线索,并研究三阴性乳腺癌细胞系如何影响造血。值得注意的是,骨髓微环境的各个基质成分(成骨细胞、内皮细胞和间充质干细胞/基质细胞)对于三维eBM微环境中肿瘤细胞静息和增殖的调控均至关重要。在本数据集中,我们提供了MDA-MB-231癌细胞经不同eBM组织变体共培养预处理后的bulk RNA测序转录组信息。

我们设想,这种人体组织模型将促进对特定微环境转移进展及个体化治疗反应的研究。

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。

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