邻位拓扑林核苷与石胆酸联合处理放射抵抗三阴性乳腺癌细胞的抗癌活性及代谢组与转录组改变

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦放射抵抗三阴性乳腺癌细胞(MDA-MB-231/RR)在邻位拓扑林核苷(oTR)与石胆酸(LCA)联合处理后的抗癌活性及代谢组与转录组变化

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医学影像预测GPL342819606
GSE350437: Anticancer activity and altered metabolomic and transcriptomic profiles induced by co-treatment with ortho-topolin riboside and lithocholic acid in radio-resistant triple-negative breast cancer cells

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

邻位拓扑林核苷与石胆酸联合处理放射抵抗三阴性乳腺癌细胞的抗癌活性及代谢组与转录组改变

Anticancer activity and altered metabolomic and transcriptomic profiles induced by co-treatment with ortho-topolin riboside and lithocholic acid in radio-resistant triple-negative breast cancer cells

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦放射抵抗三阴性乳腺癌细胞(MDA-MB-231/RR)在邻位拓扑林核苷(oTR)与石胆酸(LCA)联合处理后的抗癌活性及代谢组与转录组变化。研究采用细胞活力检测、XF Seahorse 代谢流分析、气相色谱-质谱联用和下一代测序,发现联合处理显著降低细胞活力、糖酵解活性和线粒体呼吸,并伴随代谢组与转录组谱改变。数据可用于探索联合用药机制、筛选放射抵抗 TNBC 的潜在治疗靶点及构建代谢-转录整合分析模型(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,其中三阴性乳腺癌(TNBC)是最具侵袭性的亚型,预后较差。此外,放射抵抗性 TNBC 对激素治疗、靶向治疗和放疗均表现出耐药性,需要新的治疗策略。在本研究中,放射抵抗性 TNBC 细胞(MDA-MB-231/RR)用邻位拓扑林核苷(oTR)和石胆酸(LCA)联合处理。本研究采用了细胞活力测定、XF Seahorse 代谢流分析、气相色谱-质谱联用和下一代测序。oTR 与 LCA 联合处理显著降低了细胞活力、糖酵解活性和线粒体呼吸,并伴随代谢组和转录组谱的改变。整合代谢组和转录组分析揭示糖酵解和三羧酸

【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:GPL34281、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=GSE350437

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,其中三阴性乳腺癌(TNBC)是最具侵袭性的亚型,预后较差。此外,放射抵抗性TNBC对激素治疗、靶向治疗和放疗均表现出耐药性,需要新的治疗策略。本研究中,将放射抵抗性TNBC细胞(MDA-MB-231/RR)与邻位拓扑林核苷(oTR)和石胆酸(LCA)联合处理。本研究采用了细胞活力测定、XF Seahorse代谢通量分析、气相色谱-质谱联用以及下一代测序技术。oTR与LCA联合处理显著降低了细胞活力、糖酵解活性和线粒体呼吸,并伴随代谢组学和转录组学谱的改变。整合代谢组学和转录组学分析显示,糖酵解和三羧酸循环受到显著抑制。

此外,磷脂酰肌醇3-激酶-蛋白激酶B(PI3K–AKT;细胞增殖)、雷帕霉素机制性靶蛋白(mTOR;蛋白质合成)、叉头框O(FOXO;细胞凋亡)、C/EBP同源蛋白(CHOP;细胞凋亡)、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK;侵袭与转移)以及Yes相关蛋白/含PDZ结合基序的转录共激活因子(YAP/TAZ;细胞侵袭与转移)信号通路是联合治疗所改变的主要信号通路。我们认为,oTR与LCA联合治疗可能成为放射性抵抗性三阴性乳腺癌(TNBC)患者的一种潜在治疗策略。

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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