RXR激动剂V-125与Bexarotene在MMTV-Neu小鼠乳腺肿瘤中的转录与免疫调节差异
该数据集来自NCBI,包含MMTV-Neu小鼠乳腺肿瘤经RXR激动剂V-125或bexarotene处理后的RNA测序数据,用于比较两种药物在HER2⁺乳腺癌模型中的转录组和免疫调节差异

基本信息
资源简介
RXR激动剂V-125与Bexarotene在MMTV-Neu小鼠乳腺肿瘤中的转录与免疫调节差异
RXR Agonist V-125 Induces Distinct Transcriptional and Im-munomodulatory Programs in Mammary Tumors of MMTV-Neu Mice Compared to Bexarotene
该数据集来自NCBI,包含MMTV-Neu小鼠乳腺肿瘤经RXR激动剂V-125或bexarotene处理后的RNA测序数据,用于比较两种药物在HER2⁺乳腺癌模型中的转录组和免疫调节差异。数据覆盖差异表达基因和通路分析,并可通过qPCR和IHC验证候选靶点,以及评估CD8细胞等免疫指标。适用于研究RXR激动剂的抗肿瘤机制、筛选候选靶点及探索免疫调节作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:视黄醇X受体(RXR)是一种配体激活的核受体,可与众多伙伴形成异二聚体,调控多种转录程序。RXR激动剂,包括FDA批准的药物bexarotene,显示出抗肿瘤活性,但受限于不良副作用。V-125是下一代RXR激动剂,设计用于改善选择性、药代动力学并减少脂肪生成效应。本研究比较了V-125和bexarotene在HER2⁺乳腺癌模型中的分子和功能效应。方法:携带乳腺肿瘤的雌性MMTV-Neu小鼠分别接受对照、V-125(100 mg/kg饮食)或bexarotene(100 mg/kg饮食)治疗10天。使用RNA测序鉴定差异表达基因和通路。候选靶点通过qPCR和免疫组织化学(IHC)验证。免疫调节通过IHC染色评估CD8细胞a
【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:GPL24247、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=GSE313586
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 23 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:类视黄醇X受体(RXR)是一种配体激活的核受体,可与众多伙伴分子形成异二聚体,从而调控多种转录程序。RXR激动剂,包括FDA批准的药物贝沙罗汀,显示出抗肿瘤活性,但受限于不良副作用。V-125是新一代RXR激动剂,经过工程化改造以提高选择性、药代动力学性能并减少脂质生成效应。本研究比较了V-125和贝沙罗汀在HER2⁺乳腺癌模型中的分子和功能效应。方法:将携带乳腺肿瘤的雌性MMTV-Neu小鼠分别接受对照、V-125(100 mg/kg饮食)或贝沙罗汀(100 mg/kg饮食)治疗10天。采用RNA测序鉴定差异表达基因和通路。通过qPCR和免疫组织化学(IHC)验证候选靶点。通过IHC染色检测肿瘤中CD8细胞和CD206⁺巨噬细胞以评估免疫调节,从而捕捉肿瘤微环境。在JIMT-1人HER2⁺细胞中进行功能实验,评估RXR靶点激活及肿瘤细胞的克隆形成能力。
结果:V-125诱导的转录变化比贝沙罗汀更广泛,包括选择性上调与患者生存改善相关的Nrg1、Nfasc、Lrrc26和Chi3l1基因。通路分析显示其对免疫激活、癌症信号传导和脂质代谢具有调控作用。V-125和贝沙罗汀均能抑制JIMT-1细胞的集落形成,这证实了此前关于RXR依赖性抑制肿瘤细胞生长的观察结果。此外,V-125在体内具有增强CD8细胞浸润和减少CD206⁺巨噬细胞的独特能力,而贝沙罗汀则无此作用。结论:在MMTV-neu小鼠模型及HER2⁺乳腺癌体外模型中,V-125而非贝沙罗汀以抗肿瘤方式重编程肿瘤转录程序和免疫格局。这凸显了其作为选择性RXR激动剂在HER2⁺乳腺癌中具有抗肿瘤和免疫调节活性的前景。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




