基质刚度驱动的 FAK 剪接调控细胞机械感知

研究利用人源数据与 2D/3D 工程化模型,发现缺乏 exon 4 的 FAK 异构体 FAKΔe4,其剪接受基质刚度以双相方式调控,并影响迁移速度、侵袭、黏着斑动态及 YAP 核转位

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基因组回归GPL241069606
GSE334884: Matrix Stiffness-driven FAK Splicing Tunes Cell Mechanosensing

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

基质刚度驱动的 FAK 剪接调控细胞机械感知

Matrix Stiffness-driven FAK Splicing Tunes Cell Mechanosensing

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 Matrix Stiffness-driven FAK Splicing Tunes Cell Mechanosensing,属于肿瘤 / 乳腺癌方向。数据包含 1 个文件,样例为 GSE334884_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱,平台为 GPL24106,物种为 9606。研究利用人源数据与 2D/3D 工程化模型,发现缺乏 exon 4 的 FAK 异构体 FAKΔe4,其剪接受基质刚度以双相方式调控,并影响迁移速度、侵袭、黏着斑动态及 YAP 核转位。该数据可用于分析基质刚度与 FAK 剪接、细胞机械感知相关表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞外基质(ECM)刚度影响许多生理和病理过程。细胞可以通过机械传感器感知 ECM 内的机械变化,最显著的是通过黏着斑激酶(FAK)。利用人源数据和 2D/3D 工程化模型,我们鉴定出一种普遍存在且未被表征的、缺乏 exon 4 的 FAK 异构体(FAKΔe4)。我们证明 FAKΔe4 剪接受基质刚度以双相方式调控,其中需要最佳刚度才能实现最大 FAKΔe4 表达。我们进一步表明,FAKΔe4 决定了最佳迁移速度和侵袭发生的刚度,损害黏着斑动力学和成熟,并且与经典 FAK 异构体相比,将其自磷酸化和下游 YAP 核转位转向较低刚度。此外,FAKΔe4 表达水平与经典 FAK 的比例决定了在何种 s

【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:GPL24106、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=GSE334884

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 18 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE334884

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

细胞外基质(ECM)硬度影响许多生理和病理过程。细胞可以通过机械感受器感知ECM内的机械变化,其中最显著的是通过黏着斑激酶(FAK)。利用人源数据和2D/3D工程化模型,我们鉴定出一种普遍存在且尚未被表征的FAK异构体,其缺失外显子4(FAKΔe4)。我们证明,FAKΔe4剪接受基底硬度以双相方式调控,其中需要最佳硬度才能实现FAKΔe4的最大表达。我们进一步表明,FAKΔe4决定了最佳迁移速度和侵袭发生的硬度,损害黏着斑动力学和成熟,并且与经典FAK异构体相比,使其自磷酸化和下游YAP核转位向较低硬度偏移。此外,FAKΔe4与经典FAK的表达水平决定了细胞在硬度趋化过程中将汇聚于何种硬度。我们的结果揭示了FAKΔe4如何作为一种精细调节的机械感知开关发挥作用,并重塑了我们对机械转导的理解。

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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