PI3K信号介导的BAP1 O-GlcNAc修饰通过双重调控OGT稳定性和FOXM1凝聚促进乳腺癌恶性进展

数据用于研究PI3K信号通路通过调控OGT介导的信号传导促进乳腺癌进展的机制,涉及BAP1的O-GlcNAcylation修饰、OGT稳定性及FOXM1凝聚等过程,可用于探索乳腺癌恶性进展相关的基因组结合/占据图谱(来源 NCBI)

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时间序列预测GPL342849606
GSE344751: PI3K signaling-mediated BAP1 O-GlcNAcylation promotes breast cancer malignancy by dual regulation of OGT stability and FOXM1  condensation [CUT&Tag]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

PI3K信号介导的BAP1 O-GlcNAc修饰通过双重调控OGT稳定性和FOXM1凝聚促进乳腺癌恶性进展

PI3K signaling-mediated BAP1 O-GlcNAcylation promotes breast cancer malignancy by dual regulation of OGT stability and FOXM1 condensation [CUT&Tag]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE344751,属于肿瘤/乳腺癌分类,包含1个文件(GSE344751_series_matrix.txt.gz),采用Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing技术,平台为GPL34284,物种为9606(人类)。数据用于研究PI3K信号通路通过调控OGT介导的信号传导促进乳腺癌进展的机制,涉及BAP1的O-GlcNAcylation修饰、OGT稳定性及FOXM1凝聚等过程,可用于探索乳腺癌恶性进展相关的基因组结合/占据图谱(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):磷酸肌醇3-激酶(PI3K)通路在肿瘤发生和进展中发挥核心作用,并且在人类乳腺癌中频繁激活。然而,PI3K介导的乳腺癌生长和转移调控机制仍知之甚少。在此,我们发现PI3K的激活通过调控下游OGT(O-连接N-乙酰葡糖胺转移酶)介导的信号传导促进乳腺癌进展。机制上,PI3K激活增强了BRCA1相关蛋白1(BAP1,OGT的去泛素化酶)的O-GlcNAcylation,增加BAP1与OGT的关联以抑制OGT的蛋白酶体降解。随后OGT在细胞增殖和转移相关基因启动子处的富集增加,提高基因表达以促进乳腺癌恶性。此外,OGT介导的癌蛋白O-GlcNAcylation

【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:GPL34284、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=GSE344751

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 06 202,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

磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)通路在肿瘤发生和进展中发挥核心作用,并且在人类乳腺癌中频繁激活。然而,PI3K介导调控乳腺癌生长和转移的机制仍知之甚少。本研究表明,PI3K的激活通过调控下游OGT(O-连接N-乙酰葡糖胺转移酶)介导的信号传导促进乳腺癌进展。机制上,PI3K激活增强了BRCA1相关蛋白1(BAP1,OGT的一种去泛素化酶)的O-GlcNAcylation修饰,增加BAP1与OGT的结合以抑制OGT的蛋白酶体降解。随后,OGT在细胞增殖和转移相关基因启动子区域的富集增加,上调基因表达,从而促进乳腺癌恶性进展。此外,OGT介导的癌蛋白叉头(FKH)盒蛋白M1(FOXM1)在S394位点的O-GlcNAcylation修饰,通过阻断AMPKα2介导的S376磷酸化促进生物凝聚体形成,从而激活致癌转录并加速乳腺癌进展。

在小鼠中,BAP1和FOXM1 O-GlcNAcylation的双重阻断协同损害乳腺肿瘤生长和转移。总体而言,我们的研究揭示了PI3K激活下游驱动乳腺癌进展的重要信号事件,并为治疗携带PI3K通路致瘤突变的患者提出了新的治疗途径。

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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