GSE318333:转铁蛋白受体1的非经典功能通过激活HCK-STAT3-MMP9信号通路促进乳腺癌转移

乳腺癌中TfR-1高表达与转移强相关;升高TfR-1增强乳腺癌细胞体外体内增殖与转移潜能。TfR-1直接磷酸化HCK并激活USP32稳定HCK;磷酸化HCK促进STAT3活化,增加MMP9表达与分泌;HCK反向磷酸化TfR-1形成正反馈

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时间序列分类GPL167919606
GSE318333: Non-canonical function of transferrin receptor-1 promotes breast cancer metastasis by activating HCK-STAT3-MMP9 signaling

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2026-11-03

资源简介

GSE318333:转铁蛋白受体1的非经典功能通过激活HCK-STAT3-MMP9信号通路促进乳腺癌转移

Non-canonical function of transferrin receptor-1 promotes breast cancer metastasis by activating HCK-STAT3-MMP9 signaling

乳腺癌中TfR-1高表达与转移强相关;升高TfR-1增强乳腺癌细胞体外体内增殖与转移潜能。TfR-1直接磷酸化HCK并激活USP32稳定HCK;磷酸化HCK促进STAT3活化,增加MMP9表达与分泌;HCK反向磷酸化TfR-1形成正反馈。该非经典磷酸化活性促进乳腺癌转移,提示潜在治疗靶点。源站含1个高通量测序表达谱文件(GPL16791,人)(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转铁蛋白受体1(TfR-1)是细胞铁摄取的关键介质,在多种恶性肿瘤中显著上调,其过表达与乳腺癌等不良临床结局高度相关。然而,其在乳腺癌进展中的确切作用仍不清楚。在本研究中,对乳腺癌患者临床样本和公共数据库的分析表明,乳腺癌样本中TfR-1高水平与转移密切相关。我们进一步证实,升高的TfR-1在体外和体内均增强乳腺癌细胞的增殖和转移潜能。在机制上,我们发现TfR-1具有一种意想不到的蛋白激酶活性,可直接磷酸化造血细胞激酶(HCK)。同时,TfR-1激活泛素特异性蛋白酶32(USP32),从而稳定HCK蛋白。随后,磷酸化的HCK促进转录因子STAT3活化,导致基质金属蛋白酶9(MMP9)的表达和分泌增加。此外,HCK对TfR-1进行反向磷酸化,形成正反馈环路。总之,我们的研究揭示了TfR-1介导乳腺癌转移的一种新分子机制,强调了TfR-1在既定铁转运作用之外的非经典磷酸化活性的重要性,并确定了癌症干预的潜在治疗靶点。

【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:GPL16791、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=GSE318333

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 22 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

转铁蛋白受体1(TfR-1)是细胞铁摄取的关键介质,在多种恶性肿瘤中显著上调,其过表达与不良临床结局高度相关,例如在乳腺癌中。然而,其在乳腺癌进展中的确切作用仍不清楚。在本研究中,对乳腺癌患者临床样本和公共数据库的分析表明,乳腺癌样本中TfR-1高水平与转移密切相关。我们进一步证实,TfR-1升高可增强乳腺癌细胞在体外和体内的增殖和转移潜能。在机制上,我们发现了TfR-1一种出乎意料的蛋白激酶活性,该活性可直接磷酸化造血细胞激酶(HCK)。同时,TfR-1激活泛素特异性蛋白酶32(USP32),从而稳定HCK蛋白。随后,磷酸化的HCK促进转录因子STAT3活化,导致基质金属蛋白酶9(MMP9)表达和分泌增加。此外,HCK对TfR-1进行反向磷酸化,形成正反馈环路。

总之,我们的研究结果揭示了一种新的分子机制,该机制是乳腺癌中TfR-1介导的转移的基础;强调了TfR-1非经典磷酸化活性的重要性,这超出了其已知的铁转运作用;并确定了用于癌症干预的潜在治疗靶点。

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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