GSE43467:HGF在良性乳腺疾病向导管原位癌进展过程中上皮-基质细胞相互作用中的作用
该数据集来自NCBI GEO,包含1个基因表达芯片文件(GSE43467_series_matrix.txt.gz),聚焦良性乳腺疾病向导管原位癌进展过程中HGF介导的上皮-基质细胞相互作用

基本信息
资源简介
GSE43467:HGF在良性乳腺疾病向导管原位癌进展过程中上皮-基质细胞相互作用中的作用
Role of HGF in epithelial-stromal cell interactions during progression from benign breast disease to ductal carcinoma in situ
该数据集来自NCBI GEO,包含1个基因表达芯片文件(GSE43467_series_matrix.txt.gz),聚焦良性乳腺疾病向导管原位癌进展过程中HGF介导的上皮-基质细胞相互作用。研究将还原乳房成形术来源的成纤维细胞与同源MCF10系列细胞系(代表良性/正常、不典型增生和导管原位癌)共培养,利用基因表达微阵列识别癌前细胞(MCF10DCIS)相较于正常和良性细胞(MCF10A和MCF10AT1)被共培养诱导的通路,并对相关通路进行体外靶向和形态学评估以及体内基底样亚型关联分析。数据可用于乳腺癌进展中基质-上皮互作及HGF相关通路的研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 11 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要:引言:基底样和管腔型乳腺癌具有不同的基质-上皮相互作用,这些相互作用可能在向浸润性癌进展中发挥作用。然而,关于基质-上皮相互作用在良性和浸润前病变中如何演变知之甚少。方法:为了研究基底样乳腺癌进展中的上皮-基质相互作用,我们将还原乳房成形术成纤维细胞与同源的MCF10系列细胞系(代表良性/正常、不典型增生和导管原位癌)共培养。我们使用基因表达微阵列来识别共培养在癌前细胞(MCF10DCIS)中相较于正常和良性细胞(MCF10A和MCF10AT1)所诱导的通路。随后对相关通路进行(1)体外靶向并评估对形态发生的影响,以及(2)体内评估与基底样亚型的关联。结果:我们的结果表明,
【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、GPL4133、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=GSE43467
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 22 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
摘要:引言:基底样型和管腔型乳腺癌具有不同的间质-上皮相互作用,这些相互作用可能在进展为浸润性癌的过程中发挥作用。然而,关于间质-上皮相互作用在良性和浸润前病变中如何演变,目前知之甚少。方法:为了研究基底样型乳腺癌进展中的上皮-间质相互作用,我们将缩乳术来源的成纤维细胞与同基因MCF10系列细胞系(分别代表良性/正常、非典型增生和导管原位癌)共培养。我们使用基因表达微阵列来识别共培养在癌前细胞(MCF10DCIS)中诱导的通路,并与正常和良性细胞(MCF10A和MCF10AT1)进行比较。随后对相关通路进行了以下研究:(1)在体外进行靶向干预并评估其对形态发生的影响;(2)在体内评估其与基底样亚型的关联。结果:我们的结果表明,癌前MCF10DCIS细胞表达浸润性基底样微环境的特征性基因表达模式。
此外,当成纤维细胞与异型细胞(MCF10AT细胞)或癌前细胞(MCF10DCIS)共培养时,HGF分泌上调(相对于正常MCF10A水平),但只有MCF10DCIS细胞上调HGF受体MET。在三维培养中,MCF10DCIS细胞中HGF/MET的上调诱导了提示侵袭潜能的形态学变化,而这些变化可被基于抗体的HGF信号阻断所逆转。这些结果与体内进展相关,因为一种新的MCF10DCIS来源的HGF特征基因的高表达与浸润性癌症中的基底样亚型相关,约86%的基底样癌症高表达该HGF特征基因。结论:在本研究中,我们记录了在癌前病变中上皮和基质中HGF分泌与MET表达的协调和互补变化。这些结果提示,在早期癌变过程中靶向基质来源的HGF信号可能阻断p
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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