GSE305361:核仁完整性破坏通过细胞器重塑与分泌触发细胞静止

数据可用于研究核仁结构丢失后细胞如何通过 TP53 介导的应激反应、细胞器重塑与分泌进入细胞静止状态,适合表达谱分析与细胞状态分类相关任务(来源 NCBI)

geo
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时间序列分类GPL342849606
GSE305361: Disruption of nucleolar integrity triggers cellular quiescence through organelle rewiring and secretion

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

GSE305361:核仁完整性破坏通过细胞器重塑与分泌触发细胞静止

Disruption of nucleolar integrity triggers cellular quiescence through organelle rewiring and secretion

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Disruption of nucleolar integrity triggers cellular quiescence through organelle rewiring and secretion,属于肿瘤/乳腺癌分类,包含 1 个文件(GSE305361_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱技术(GPL34284,9606)。数据可用于研究核仁结构丢失后细胞如何通过 TP53 介导的应激反应、细胞器重塑与分泌进入细胞静止状态,适合表达谱分析与细胞状态分类相关任务(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):复杂人类疾病(如癌症和神经退行性疾病)中,内在细胞应激反应常被错误调控。为研究关键无膜细胞器——核仁丢失后细胞稳态如何平衡,我们开展了无偏系统方法,包括对激活的细胞应激信号、相关亚细胞变化以及细胞状态和行为变化的细胞与时间特征描述。我们报告,核仁结构的短暂丢失和核糖体生物发生缺陷可被细胞良好耐受,因为细胞经历延长的细胞周期停滞并依赖细胞质翻译机器的缓冲能力。细胞立即启动主要由 TP53 及其下游效应蛋白介导的全面应激反应。这种启动的应激反应不同于其他改变核仁形态或功能的急性应激

【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=GSE305361

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,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=GSE305361

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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

在癌症和神经退行性疾病等复杂人类疾病中,细胞内在应激反应常出现调控异常。为探究关键无膜细胞器——核仁缺失时细胞稳态如何维持平衡,我们采用无偏系统生物学方法,包括对激活的细胞应激信号传导、相关亚细胞变化以及细胞状态和行为变化进行细胞学和时间维度的表征。我们报道,核仁结构的短暂丧失和核糖体生物合成缺陷可被细胞良好耐受,细胞会经历延长的细胞周期阻滞并依赖细胞质翻译机器的缓冲能力。细胞立即启动以TP53及其下游效应蛋白为主导的全面应激反应。这一应激反应不同于改变核仁形态或功能的其他急性应激,如ActD抑制Pol I、热休克或砷酸盐和CPT等化学物质。细胞表现出强劲的转录重编程,显示高尔基体和内溶酶体囊泡等细胞器的结构和信号基因上调。

这导致高尔基体发生翻译及显微镜下可见的管状-囊泡状扩张,内溶酶体数量和体积增加。细胞变为分泌性、促转移性,并改变其细胞间通讯行为。综上所述,这些应激反应通路表现出适应性静息程序和获得性部分EMT,使细胞能够抵抗核糖体生物发生和核仁结构的丧失,确保存活并在恢复后重建稳态。相应地,类似的应激适应被认为有助于不同癌症类型的进展,尤其是在起源于核糖体病后期的乳腺癌和AML中。

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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