赖氨酰氧化酶抑制破坏线粒体稳态致TNBC铁死亡易感性

该数据集来自 NCBI GEO,标题为赖氨酰氧化酶抑制破坏线粒体稳态致TNBC铁死亡易感性,属于肿瘤/乳腺癌分类。该数据可用于研究三阴性乳腺癌中LOX抑制与糖酵解、线粒体稳态及铁死亡易感性之间的关系,为识别新的治疗脆弱性提供表达谱层面的支持(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL111549606
GSE312563: Lysyl oxidase inhibition disrupts mitochondrial homeostasis to create vulnerability to ferroptosis in TNBC

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

赖氨酰氧化酶抑制破坏线粒体稳态致TNBC铁死亡易感性

Lysyl oxidase inhibition disrupts mitochondrial homeostasis to create vulnerability to ferroptosis in TNBC

该数据集来自 NCBI GEO,标题为赖氨酰氧化酶抑制破坏线粒体稳态致TNBC铁死亡易感性,属于肿瘤/乳腺癌分类。数据包含1个文件,样例为GSE312563_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为9606,平台为GPL11154。作者为Ozge、Saatci,发布时间为Dec 04 202。该数据可用于研究三阴性乳腺癌中LOX抑制与糖酵解、线粒体稳态及铁死亡易感性之间的关系,为识别新的治疗脆弱性提供表达谱层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)的高代谢异质性和可塑性导致治疗耐药,因此需要识别新的治疗脆弱性。在此,我们鉴定了ECM重塑酶赖氨酰氧化酶(LOX)在调节葡萄糖代谢和线粒体稳态中的非经典功能,并表明抑制LOX可产生对铁死亡的可靶向脆弱性。机制上,LOX与PARKIN及其上游激酶PINK1相互作用,我们将PINK1鉴定为LOX的底物。LOX介导的PINK1氧化抑制PARKIN磷酸化,稳定HIF-1α并增加糖酵解。同时,LOX抑制PARKIN介导的线粒体自噬,并通过稳定VDAC1维持线粒体-内质网接触,而LOX-HSP90复合物促进线粒体Ca2+转运和ATP产生。抑制LOX可抑制糖酵解,破坏线粒体

【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:GPL11154、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=GSE312563

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 05 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

三阴性乳腺癌(TNBC)的高代谢异质性和可塑性导致治疗耐药,因此亟需发现新的治疗脆弱靶点。在此,我们揭示了细胞外基质重塑酶赖氨酰氧化酶(LOX)在调控葡萄糖代谢和线粒体稳态中的非经典功能,并表明抑制LOX可产生对铁死亡的可靶向脆弱性。机制上,LOX与PARKIN及其上游激酶PINK1相互作用,我们鉴定PINK1为LOX的底物。LOX介导的PINK1氧化抑制PARKIN磷酸化,稳定HIF-1α并增加糖酵解。同时,LOX通过稳定VDAC1抑制PARKIN介导的线粒体自噬并维持线粒体-内质网接触,而LOX-HSP90复合物促进线粒体Ca2+转运和ATP产生。抑制LOX可抑制糖酵解、破坏线粒体动力学、降低OXPHOS和GPX4/FSP1,并诱导代偿性DHODH活性。我们的“组合拳”策略将LOX抑制与临床DHODH抑制剂联合,在无化疗条件下抑制体内肿瘤生长。

值得注意的是,LOX蛋白与TNBC患者肿瘤中的HIF-1α/GLUT1/GPX4相关,支持其临床相关性。

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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