GSE296927:Notch配体Jagged1调控三阴性乳腺癌细胞外基质产生与组织

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE296927,聚焦Notch配体Jagged1在三阴性乳腺癌中对细胞外基质产生与组织的调控

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GSE296927: The Notch ligand Jagged1 regulates extracellular matrix production and organization in triple-negative breast cancer

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

GSE296927:Notch配体Jagged1调控三阴性乳腺癌细胞外基质产生与组织

The Notch ligand Jagged1 regulates extracellular matrix production and organization in triple-negative breast cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE296927,聚焦Notch配体Jagged1在三阴性乳腺癌中对细胞外基质产生与组织的调控。源站描述显示,研究结合转录组学、蛋白质组学和成像方法,对体外和体内的癌细胞/成纤维细胞共培养体系进行分析,发现Jagged1驱动成纤维细胞活化、增加胶原沉积并促进ECM纤维排列,且Jagged1通过上调TGFβ相关信号发挥作用,TGFβ抑制剂可阻止Jagged1诱导的ECM排列。数据集含1个文件,可用于研究乳腺癌微环境中ECM重塑机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤微环境中的细胞外基质(ECM)在癌症进展中发挥重要作用。在此,我们展示Notch配体Jagged1的表达与侵袭性乳腺癌患者生存期差相关,且Jagged1促进三阴性乳腺癌细胞的体内肿瘤生长和侵袭。利用体外和体内癌细胞/成纤维细胞共培养的转录组学、蛋白质组学和成像方法,我们证明Jagged1驱动成纤维细胞活化、增加胶原沉积以及ECM纤维的排列组织。Jagged1增加成纤维细胞共培养中转化生长因子β(TGFβ)相关信号,且Jagged1诱导的ECM排列可被TGFβ抑制剂阻止。因此,Jagged1在TGFβ上游调控ECM重塑。随着靶向特定Notch配体的安全疗法的出现

【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:GPL24676、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=GSE296927

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 13 202,引用时请注意版本时效。

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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

肿瘤微环境中的细胞外基质(ECM)在癌症进展中发挥重要作用。本研究表明,Notch配体Jagged1的表达与侵袭性乳腺癌患者生存期较差相关,且Jagged1可促进三阴性乳腺癌细胞的体内肿瘤生长和侵袭。通过采用转录组学、蛋白质组学和成像方法对体外及体内的癌细胞/成纤维细胞共培养进行研究,我们证明Jagged1驱动成纤维细胞活化、增加胶原沉积并促进ECM纤维的排列组织。Jagged1可增强成纤维细胞共培养中转化生长因子β(TGFβ)相关信号传导,而Jagged1诱导的ECM排列可被TGFβ抑制剂所阻止。因此,Jagged1在TGFβ上游调控ECM重塑。随着靶向特定Notch配体和受体的安全性治疗方法的出现,Jagged1的调控可能为治疗侵袭性乳腺癌提供一条途径。

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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