野生型与Padi4缺陷小鼠肺来源三阴性乳腺癌细胞转录组分析

该数据集来自NCBI,包含野生型与Padi4缺陷小鼠肺来源三阴性乳腺癌细胞的转录组表达谱,采用高通量测序。研究利用4T1细胞原位移植并切除原发瘤的急性复发转移模型,比较肺转移灶再分离细胞的基因表达差异

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基因组分类GPL3429010090
GSE333273: Transcriptomic profiling of lung-derived triple-negative breast cancer cells re-isolated from wild-type and Padi4-deficient mice

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

野生型与Padi4缺陷小鼠肺来源三阴性乳腺癌细胞转录组分析

Transcriptomic profiling of lung-derived triple-negative breast cancer cells re-isolated from wild-type and Padi4-deficient mice

该数据集来自NCBI,包含野生型与Padi4缺陷小鼠肺来源三阴性乳腺癌细胞的转录组表达谱,采用高通量测序。研究利用4T1细胞原位移植并切除原发瘤的急性复发转移模型,比较肺转移灶再分离细胞的基因表达差异。数据可用于分析NETs对播散肿瘤细胞表型可塑性和再激活的影响,以及Padi4缺失对肺转移和生存期的作用机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转移复发仍然是三阴性乳腺癌(TNBC)的主要问题。已知肺微环境中的中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)在TNBC的转移定植和生长中起关键作用。然而,NETs在急性复发期间决定播散肿瘤细胞(DTCs)表型可塑性和再激活中的确切作用仍不清楚。在这里,我们利用原位急性复发转移小鼠模型,将4T1细胞移植到野生型或NET缺陷(Padi4-/-)小鼠中,随后切除原发肿瘤。尽管Padi4缺陷对原发肿瘤的生长没有影响,但它显著减少了肺转移并延长了生存期。从WT小鼠中重新建立的肺来源4T1细胞显示出高度增殖的上皮表型,而从Padi4-/-小鼠中获得的细胞似乎维持

【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:GPL34290、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=GSE333273

【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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    • 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

转移复发仍是三阴性乳腺癌(TNBC)面临的主要难题。已知肺微环境中的中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)在TNBC的转移定植和生长中发挥关键作用。然而,NETs在急性复发期间决定播散性肿瘤细胞(DTCs)表型可塑性及再激活中的确切作用仍不清楚。本研究利用原位急性复发转移小鼠模型,将4T1细胞移植到野生型或NET缺陷型(Padi4-/-)小鼠中,随后切除原发肿瘤。尽管Padi4缺陷对原发肿瘤的生长没有影响,但显著减少了肺转移并延长了生存期。从野生型小鼠中重新建立的肺源性4T1细胞表现出高度增殖的上皮表型,而从Padi4-/-小鼠中获得的细胞似乎维持静息的间充质状态。至关重要的是,组织适应的NET形成性肺中性粒细胞可通过强烈上调转化生长因子-β(TGF-β)负调控因子,从而减弱自分泌信号,诱导间充质-上皮转化(MET)样转换。

总体而言,我们的研究结果揭示,组织适应的NETs充当关键的肿瘤自主分子开关,协调退出静息状态并驱动转移性生长,突显了其作为TNBC围手术期治疗靶点的前景。

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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