阻断APE1与G-四链体相互作用抑制三阴性乳腺癌转移

研究聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)转移机制,通过CRISPR在TNBC细胞内源基因启动子处消除G-四链体(G4)折叠,发现CXCL1启动子G4结构缺失可显著降低CXCL1表达,进而减少细胞迁移、侵袭以及体内成瘤和肺转移

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE297827: Blocking Interaction of Apurinic/apyrimidinic Endonuclease and DNA Secondary Structure G-quadruplex Suppresses Triple-Negative Breast Cancer Metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

阻断APE1与G-四链体相互作用抑制三阴性乳腺癌转移

Blocking Interaction of Apurinic/apyrimidinic Endonuclease and DNA Secondary Structure G-quadruplex Suppresses Triple-Negative Breast Cancer Metastasis

该数据集来自NCBI GEO,编号GSE297827,包含1个文件GSE297827_series_matrix.txt.gz,属于Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing数据,物种为9606(人类)。研究聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)转移机制,通过CRISPR在TNBC细胞内源基因启动子处消除G-四链体(G4)折叠,发现CXCL1启动子G4结构缺失可显著降低CXCL1表达,进而减少细胞迁移、侵袭以及体内成瘤和肺转移。机制上G4招募APE1,后者通过氧化还原效应功能增强转录因子结合并激活转移相关通路。数据可用于研究G4与APE1互作及TNBC转移调。

【数据集背景】

源站首次发布:May 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)是侵袭性最强、转移性最高的乳腺癌。近期全基因组分析发现,在与转移性TNBC相关的基因启动子和增强子区域中,非经典四链DNA二级结构G-四链体(G4)存在显著改变。然而,G4 DNA与TNBC转移之间的机制联系仍不清楚。我们利用CRISPR在TNBC细胞的内源基因启动子处从遗传学上消除G4折叠,证明CXCL1基因启动子中G4结构的缺失显著降低CXCL1表达,从而导致细胞迁移和侵袭以及体内肿瘤发生和肺转移的显著减少。在机制上,G4招募APE1,这是一种多功能蛋白,通过其氧化还原效应功能增强转录因子结合,并激活关键转移相关

【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: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=GSE297827

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 10 202,引用时请注意版本时效。

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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

三阴性乳腺癌(TNBC)是最具侵袭性和高度转移性的乳腺癌。近期全基因组分析发现,在与转移性TNBC相关的基因启动子和增强子区域中,非经典四链DNA二级结构——G-四链体(G4)存在显著改变。然而,G4 DNA与TNBC转移之间的机制联系仍不清楚。利用CRISPR技术在TNBC细胞内源基因启动子处基因消融G4折叠,我们证明CXCL1基因启动子中G4结构的缺失显著降低CXCL1表达,从而导致细胞迁移和侵袭以及体内肿瘤发生和肺转移的显著减少。在机制上,G4招募APE1,这是一种多功能蛋白,通过其氧化还原效应功能增强转录因子结合,并激活关键转移相关基因。此外,APE1缺失或用G4配体TMPyP4破坏其与G4的结合,可抑制基因表达、肿瘤生长和肺转移。

我们的研究首次提供了G4在肿瘤进展和转移中作用的遗传学证据,并确定了G4:APE1轴作为靶向三阴性乳腺癌原发肿瘤和转移的新治疗靶点。

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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