MCF-7细胞诱导性LMO4与DN-Clim表达的基因表达谱

研究旨在发现LMO4下游靶基因,并鉴定出BMP7在两组数据中共同响应,且其表达与人类乳腺癌中LMO4转录水平显著相关。数据可用于乳腺癌基因表达分析、LMO4调控网络研究及候选靶基因筛选(来源 NCBI)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL969606
GSE7382: Expression profiling of MCF-7 cells with inducible LMO4 and DN-Clim expression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

MCF-7细胞诱导性LMO4与DN-Clim表达的基因表达谱

Expression profiling of MCF-7 cells with inducible LMO4 and DN-Clim expression

该数据集来自NCBI GEO(GSE7382),对MCF-7乳腺癌细胞中可诱导表达的LMO4及显性负性Clim(DN-Clim)进行表达谱芯片检测,包含1个文件(GSE7382_series_matrix.txt.gz),平台为GPL96,物种为人(9606)。研究旨在发现LMO4下游靶基因,并鉴定出BMP7在两组数据中共同响应,且其表达与人类乳腺癌中LMO4转录水平显著相关。数据可用于乳腺癌基因表达分析、LMO4调控网络研究及候选靶基因筛选(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 27 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核LIM-only蛋白LMO4在乳腺癌中上调,尤其是在雌激素受体阴性肿瘤中,其在小鼠中的过表达会导致增生和肿瘤形成。在此,我们显示小鼠乳腺中LMO4的缺失由于上皮细胞增殖减少而导致小叶肺泡发育受损。为了发现潜在的LMO4靶基因,我们还在MCF-7细胞中开发了针对LMO4及其共调节因子LIM结构域辅因子(Clim/Ldb/Nli)的显性负性(DN)形式的条件表达系统。然后我们使用DNA微阵列来鉴定对LMO4和DN-Clim上调响应的基因。两个数据集中共有的基因之一是BMP7,其表达在大型人类乳腺癌数据集中也与LMO4转录水平显著相关,表明BMP7是LMO4的真正靶基因

【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、GPL96、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=GSE7382

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

核LIM-only蛋白LMO4在乳腺癌中表达上调,尤其是在雌激素受体阴性肿瘤中,其在小鼠中的过表达会导致增生和肿瘤形成。本研究表明,小鼠乳腺中LMO4的缺失会因上皮细胞增殖减少而导致小叶肺泡发育受损。为了发现潜在的LMO4靶基因,我们还在MCF-7细胞中开发了LMO4及其共调节因子LIM结构域辅因子(Clim/Ldb/Nli)显性负性(DN)形式的条件表达系统。随后,我们使用DNA微阵列来鉴定对LMO4和DN-Clim上调响应的基因。两个数据集中共同的基因之一是BMP7,其表达在大型人类乳腺癌数据集中也与LMO4转录水平显著相关,表明BMP7是乳腺癌中LMO4的真正靶基因。抑制BMP7可部分阻断LMO4对凋亡的影响,表明BMP7至少介导了LMO4的部分功能。

基因转移研究表明,LMO4调控BMP7启动子,染色质免疫沉淀研究显示LMO4及其辅因子Clim2被招募到BMP7启动子。此外,我们证明HDAC2向BMP7启动子的招募被LMO4的上调所抑制,而HDAC2的敲低则上调该启动子。这些研究表明LMO4的一种新作用机制:LMO4、Clim2和HDAC2是转录复合物的一部分,LMO4水平升高可破坏该复合物,导致HDAC2招募减少和启动子活性增加。关键词:诱导型细胞系

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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