GSE318191:ER+乳腺癌细胞休眠退出与CREB1再激活及内分泌治疗耐药

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 ER+ 乳腺癌在内分泌治疗(如芳香化酶抑制剂)后由休眠状态退出并复发的过程。研究通过纵向肿瘤样本分析,识别出 1000 多个休眠下调基因(DDGs)和 1000 多个休眠上调基因(DUGs),并发现复发时 DDGs 重新表达、DUGs 下调

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基因组分类GPL246769606
GSE318191: Dormancy exit correlates with CREB1 reactivation that is a potential target to overcome endocrine therapy resistance in ER+ breast cancer cells.

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

GSE318191:ER+乳腺癌细胞休眠退出与CREB1再激活及内分泌治疗耐药

Dormancy exit correlates with CREB1 reactivation that is a potential target to overcome endocrine therapy resistance in ER+ breast cancer cells.

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 ER+ 乳腺癌在内分泌治疗(如芳香化酶抑制剂)后由休眠状态退出并复发的过程。研究通过纵向肿瘤样本分析,识别出 1000 多个休眠下调基因(DDGs)和 1000 多个休眠上调基因(DUGs),并发现复发时 DDGs 重新表达、DUGs 下调。数据包含 1 个文件 GSE318191_series_matrix.txt.gz,可用于探索 CREB1 作为克服内分泌治疗耐药潜在靶点的表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体阳性(ER⁺)乳腺癌在接受芳香化酶抑制剂(AIs)等抗雌激素治疗后常于数年后复发,通常是由于肿瘤从休眠状态中重新出现。休眠与复发(尤其是在内分泌治疗后)的分子机制仍知之甚少。在本研究中,我们确定转录因子 CREB1 是 ER⁺ 乳腺癌中肿瘤休眠与复发的关键调控因子。通过分析接受 AIs 治疗患者的纵向肿瘤样本,我们鉴定出 1000 多个在治疗诱导的休眠期间下调的“休眠下调基因”(DDGs)和 1000 多个上调的“休眠上调基因”(DUGs);值得注意的是,肿瘤复发时 DDGs 重新表达而 DUGs 下调。转录谱分析和通路富集分析表明 CREB1,以及

【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:GPL24676、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=GSE318191

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 26 202,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

雌激素受体阳性(ER⁺)乳腺癌在接受芳香化酶抑制剂(AIs)等抗雌激素治疗后的最初几年内频繁复发,通常是由于肿瘤从休眠状态中复苏所致。休眠与复发的分子机制,尤其是在内分泌治疗之后,仍知之甚少。在本研究中,我们确定转录因子CREB1是ER⁺乳腺癌肿瘤休眠与复发的关键调控因子。通过分析接受AIs治疗患者的纵向肿瘤样本,我们鉴定出1,000多个在治疗诱导的休眠期间表达下调的“休眠下调基因”(DDGs)以及1,000多个表达上调的“休眠上调基因”(DUGs);值得注意的是,肿瘤复发时DDGs重新表达而DUGs表达下调。转录谱分析和通路富集分析表明,CREB1连同ER和E2F1是这些基因的核心调控因子。这些发现在雌激素剥夺的ER⁺细胞系和患者来源异种移植(PDX)模型中得到验证,其中休眠与CREB1活性降低相关,而肿瘤复发则与CREB1重新激活相吻合。

通过小分子或siRNA敲低抑制CREB1,可下调DDGs并上调DUGs,从而有效逆转CREB1、ER和E2F1转录程序,并降低内分泌治疗及CDK4/6抑制剂耐药的ER⁺乳腺癌细胞的增殖与存活。这些发现确立了CREB1在复发性ER⁺乳腺癌转录重编程中的主调控因子地位,并凸显其作为克服当前内分泌治疗和CDK4/6抑制剂耐药的有前景治疗靶点。

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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