缺氧增强的PDPN定义肿瘤可塑性驱动乳腺癌CCR7介导淋巴转移

该数据集来自NCBI GEO,标题为缺氧增强的PDPN定义肿瘤可塑性驱动乳腺癌CCR7介导淋巴转移,包含1个文件GSE313218_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(GPL21626,10090)

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基因组分类GPL2162610090
GSE313218: Hypoxia-Enhanced Podoplanin-Defined Tumour Plasticity Drives CCR7-Mediated Lymphatic Metastasis in Breast Cancer

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

缺氧增强的PDPN定义肿瘤可塑性驱动乳腺癌CCR7介导淋巴转移

Hypoxia-Enhanced Podoplanin-Defined Tumour Plasticity Drives CCR7-Mediated Lymphatic Metastasis in Breast Cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为缺氧增强的PDPN定义肿瘤可塑性驱动乳腺癌CCR7介导淋巴转移,包含1个文件GSE313218_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(GPL21626,10090)。源站描述显示研究结合CCR7表达TNBC小鼠模型的体内外实验与转录组分析,并利用细胞系和原发肿瘤scRNA-seq数据及METABRIC乳腺癌队列(n=1784)评估人类相关性,发现缺氧促进的PDPN定义EMT状态是CCR7驱动淋巴转移和肿瘤进展所必需。数据可用于乳腺癌淋巴转移机制与表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:淋巴转移与不良预后密切相关。尽管趋化因子受体CCR7是淋巴播散的公认促进因子,但其预后相关性仍然较弱。我们表明,由podoplanin(PDPN)上调定义并由缺氧促进的肿瘤细胞可塑性,在三阴性乳腺癌(TNBC)中与CCR7功能相交。方法:使用表达CCR7的TNBC小鼠模型进行体内和体外研究,并结合转录组分析。人类相关性通过来自细胞系和原发肿瘤的scRNA-seq数据集以及METABRIC乳腺癌队列(n = 1784)进行评估。结果:由PDPN定义的、由缺氧促进的上皮–间质转化(EMT)状态,是有效CCR7驱动的淋巴转移和肿瘤进展所必需的。PDPN表达与肿瘤细胞胶原表达升高相关

【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:GPL21626、10090。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=GSE313218

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 17 202,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

背景:淋巴转移与不良预后密切相关。尽管趋化因子受体CCR7是公认的淋巴播散促进因子,但其预后相关性仍然较弱。我们发现,肿瘤细胞可塑性——以平足蛋白(PDPN)上调为特征并由缺氧促进——在三阴性乳腺癌(TNBC)中与CCR7功能存在交叉作用。方法:将表达CCR7的TNBC小鼠模型的体内和体外研究与转录组分析相结合。利用来自细胞系和原发肿瘤的scRNA-seq数据集以及METABRIC乳腺癌队列(n = 1784)评估了人类相关性。结果:由缺氧促进的、以PDPN定义的皮间质转化(EMT)状态是有效实现CCR7驱动的淋巴转移和肿瘤进展所必需的。PDPN表达与肿瘤细胞胶原表达升高和干扰素信号抑制相关,这些特征与免疫冷微环境相关。在小鼠和人类TNBC/基底样细胞系中均观察到PDPN表达及其对干扰素和胶原程序的影响。

在原发性三阴性乳腺癌(TNBC)中,PDPN表达与EMT、胶原及缺氧特征相关,这与小鼠模型中的发现一致。在METABRIC数据库中,CCR7–PDPN高共表达预示淋巴结阳性患者生存期较差,而单一标志物则缺乏预后价值。结论:PDPN是TNBC中与肿瘤细胞相关的可塑性生物标志物,揭示了特定缺氧诱导的EMT状态与CCR7在促进淋巴播散和不良预后中的协同作用。

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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