脑转移三阴性乳腺癌细胞外泌体miR-103b重塑脑转移前微环境

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE320274,聚焦脑转移性三阴性乳腺癌(TNBC)细胞来源外泌体中升高的 miR-103b 对脑转移前微环境(PMN)的重塑作用

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基因组分类GPL246769606
GSE320274: Elevated miR-103b in exosomes derived from brain-metastatic triple-negative breast cancer cells remodels the brain pre-metastatic niche (PMN)

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

脑转移三阴性乳腺癌细胞外泌体miR-103b重塑脑转移前微环境

Elevated miR-103b in exosomes derived from brain-metastatic triple-negative breast cancer cells remodels the brain pre-metastatic niche (PMN)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE320274,聚焦脑转移性三阴性乳腺癌(TNBC)细胞来源外泌体中升高的 miR-103b 对脑转移前微环境(PMN)的重塑作用。数据包含 1 个文件 GSE320274_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL24676。研究涉及 MDA-MB-231Brm 细胞外泌体、HUVECs、U-251 细胞及小鼠血脑屏障通透性等实验内容,可用于探索 miR-103b 调控的差异表达基因及其对紧密连接和脑 PMN 的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)是一种具有高脑转移潜能的侵袭性乳腺癌。肿瘤来源的外泌体因其调节转移前微环境(PMN)的能力而被认为是肿瘤转移的关键驱动因素。然而,TNBC-BM 来源外泌体对脑 PMN 的调控仍不清楚。在此,我们发现 miR-103b 在 MDA-MB-231Brm 细胞来源的外泌体中显著增加。miR-103b 破坏 HUVECs 的紧密连接并增加小鼠 BBB 的通透性。此外,miR-103b 促进 HUVECs 和 U-251 细胞的凋亡并升高细胞内 ROS,这两种细胞系分别与脑微血管内皮细胞(BMECs)和星形胶质细胞同源。高通量 RNA 测序和生物信息学分析表明,miR-103b 调控的差异表达基因(DEGs)调节紧密连

【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=GSE320274

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

三阴性乳腺癌(TNBC)是一种高度侵袭性的乳腺癌,具有较高的脑转移潜能。肿瘤来源的外泌体因其调节转移前微环境(PMN)的能力而被认为是肿瘤转移的关键驱动因素。然而,TNBC-BM来源的外泌体对脑PMN的调控机制仍不清楚。本研究发现,MDA-MB-231Brm细胞来源的外泌体中miR-103b显著升高。miR-103b可破坏HUVECs的紧密连接,并增加小鼠血脑屏障(BBB)的通透性。此外,miR-103b促进HUVECs和U-251细胞的凋亡并升高细胞内ROS水平,这两种细胞分别与脑微血管内皮细胞(BMECs)和星形胶质细胞同源。高通量RNA测序和生物信息学分析表明,miR-103b调控的差异表达基因(DEGs)在HUVECs和U-251细胞中调节紧密连接、细胞周期、凋亡、氧化应激、炎症和代谢。靶点分析揭示了miR-103b的216个靶点,其核心靶点与BBB维持的生物学过程及葡萄糖代谢信号通路相关。

总体而言,我们的研究结果首次揭示了miR-103b对BMECs和星形胶质细胞的潜在调控作用,突出了miR-103b在TNBC-BM过程中脑PMN形成中的作用及其作为有前景的治疗靶点的潜力。

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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