靶向DNA聚合酶ε在三阴性乳腺癌中诱导肿瘤清除及NF-κB介导炎症反应

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对三阴性乳腺癌(TNBC)中DNA聚合酶ε(POLE)抑制的研究的表达谱数据。数据通过高通量测序产生,覆盖TNBC细胞在POLE抑制后的基因表达变化,揭示以NF-κB转录靶点炎症细胞因子富集为特征的TNBC特异性表达签名,并涉及ATM、STING和RIG-I对

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基因组分类GPL342849606
GSE303369: Targeting DNA Polymerase Epsilon Leads to Tumor Clearance and Activation of an NF-κB-mediated inflammatory response in Triple Negative Breast Cancer

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

靶向DNA聚合酶ε在三阴性乳腺癌中诱导肿瘤清除及NF-κB介导炎症反应

Targeting DNA Polymerase Epsilon Leads to Tumor Clearance and Activation of an NF-κB-mediated inflammatory response in Triple Negative Breast Cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对三阴性乳腺癌(TNBC)中DNA聚合酶ε(POLE)抑制的研究的表达谱数据。数据通过高通量测序产生,覆盖TNBC细胞在POLE抑制后的基因表达变化,揭示以NF-κB转录靶点炎症细胞因子富集为特征的TNBC特异性表达签名,并涉及ATM、STING和RIG-I对NF-κB激活的贡献。数据可用于分析POLE抑制相关的炎症反应机制及TNBC特异性转录特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌仍是女性癌症相关死亡的第二大原因,其中三阴性乳腺癌(TNBC)的五年预后尤其差1。在此,我们证明,在针对DNA复制的遗传和药理学扰动中,抑制TNBC中的DNA聚合酶ε(POLE)会诱导一种强效的、TNBC特异性的基因表达签名,该签名富集于作为NF-κB转录靶点的炎症细胞因子。与luminal乳腺癌细胞相比,TNBC细胞表现出显著更高水平的DNA损伤和经典NF-κB激活。值得注意的是,此背景下的NF-κB激活依赖于经典组分RELA,而非非经典组分RELB。机制上,POLE抑制后,ATM、STING和RIG-I各自促进NF-κB激活。在体内,小鼠TNBC模型中的POLE抑制导致癌细胞-

【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:GPL34284、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=GSE303369

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 23 202,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

乳腺癌仍是女性癌症相关死亡的第二大原因,其中三阴性乳腺癌(TNBC)的五年预后尤为不佳1。在此,我们证明,在靶向DNA复制的遗传学和药理学扰动中,TNBC中DNA聚合酶ε(POLE)的抑制会诱导出一种强效的、TNBC特异性的基因表达特征,该特征富集于NF-κB转录靶点的炎性细胞因子。与luminal型乳腺癌细胞相比,TNBC细胞表现出显著更高水平的DNA损伤和经典NF-κB激活。值得注意的是,此背景下的NF-κB激活依赖于经典组分RELA,而非非经典组分RELB。在机制上,POLE抑制后,ATM、STING和RIG-I均参与NF-κB的激活。在体内,小鼠TNBC模型中的POLE抑制导致癌细胞内在的肿瘤负荷消除以及免疫细胞浸润增加。

综合来看,这些发现支持这样一个模型:POLE抑制引起的复制应激可触发TNBC中强烈的NF-κB介导的炎症和免疫微环境重塑,并能独立引发肿瘤清除。这些结果提示,靶向POLE可能为TNBC提供一种潜在的治疗途径。

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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