GSE32387:催乳素对甲状旁腺腺瘤的刺激

该数据集来自 NCBI GEO,标题为催乳素对甲状旁腺腺瘤的刺激,包含 1 个表达谱芯片文件 GSE32387_series_matrix.txt.gz

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL115329606
GSE32387: Prolactin stimulation of parathyroid adenomas

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

GSE32387:催乳素对甲状旁腺腺瘤的刺激

Prolactin stimulation of parathyroid adenomas

该数据集来自 NCBI GEO,标题为催乳素对甲状旁腺腺瘤的刺激,包含 1 个表达谱芯片文件 GSE32387_series_matrix.txt.gz。研究涉及 37 例散发性甲状旁腺肿瘤中催乳素受体(PRLr)的表达及体外功能,比较甲状旁腺组织与其他参考组织和乳腺癌细胞的 PRLR 转录水平,并检测 60/70 kDa 与 80 kDa PRLr 亚型的表达及免疫反应定位。数据可用于甲状旁腺肿瘤与乳腺癌相关的基因表达分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 26 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):原发性甲状旁腺功能亢进是一种常见的内分泌疾病,常影响绝经后女性。在本研究中,我们在一组 37 例散发性甲状旁腺肿瘤中研究了催乳素受体(PRLr)的表达,并在培养的甲状旁腺肿瘤细胞中研究了其体外功能。与其他参考组织和乳腺癌细胞相比,甲状旁腺组织中催乳素受体基因(PRLR)转录本水平较高。60/70 kDa 的 PRLr 产物在所有甲状旁腺肿瘤中高表达。此外,还检测到具有已知增殖活性的 80 kDa PRLr 亚型的 varying 水平。在甲状旁腺肿瘤中,所有病例均观察到细胞质中的 PRLr 免疫反应性,此外还见于质膜(n = 12)或增大的溶酶体(n = 4)。在正常甲状旁腺边缘组织中,PRLr 表达于细胞质和颗粒中。在体外

【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:Expression profiling by array、GPL11532、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=GSE32387

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 08 201,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

原发性甲状旁腺功能亢进症是一种常见的内分泌疾病,常影响绝经后女性。在本研究中,我们检测了37例散发性甲状旁腺肿瘤中催乳素受体(PRLr)的表达,以及体外培养的甲状旁腺肿瘤细胞中的功能。与其它参考组织和乳腺癌细胞相比,甲状旁腺组织中催乳素受体基因(PRLR)转录本水平较高。60/70 kDa的PRLr产物在所有甲状旁腺肿瘤中高表达。此外,还证实了具有已知增殖活性的80 kDa PRLr异构体存在不同水平的表达。在甲状旁腺肿瘤中,所有病例均观察到PRLr在细胞质中的免疫反应性,此外还见于质膜(n = 12)或增大的溶酶体(n = 4)。在正常甲状旁腺边缘组织中,PRLr表达于细胞质和颗粒中。在短期培养的人甲状旁腺肿瘤细胞的体外研究中,基因表达谱分析显示催乳素刺激与JAK/STAT、RIG-I样受体和II型干扰素信号通路的转录变化相关。

此外,甲状旁腺肿瘤中PRLR基因表达与血浆总Ca2+水平呈显著负相关。总之,催乳素受体在人甲状旁腺、甲状旁腺肿瘤中高度丰富,与患者Ca2+水平相关,并对生理水平的催乳素具有功能性反应。这些发现提示催乳素受体在人甲状旁腺腺瘤中发挥作用。

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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