GSE97726:EMT与非EMT细胞协同通过旁分泌GLI激活促进乳腺癌转移

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦乳腺癌中EMT细胞与非EMT细胞通过旁分泌GLI激活协同促进转移的机制

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GSE97726: Cooperativity between EMT and non-EMT cells promotes breast cancer metastasis via paracrine GLI activation

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE97726:EMT与非EMT细胞协同通过旁分泌GLI激活促进乳腺癌转移

Cooperativity between EMT and non-EMT cells promotes breast cancer metastasis via paracrine GLI activation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦乳腺癌中EMT细胞与非EMT细胞通过旁分泌GLI激活协同促进转移的机制。数据可用于研究EMT与非EMT细胞互作、Hedgehog/GLI信号通路激活及GLI1/2抑制剂GANT61的干预效果,支持乳腺癌转移相关表达模式分析与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近期的命运图谱研究得出结论,EMT并非癌转移所必需。在此,我们通过表明该结论未能考虑EMT细胞与非EMT细胞之间可能促进非EMT细胞播散的串扰,对这一结论提出挑战。在乳腺癌模型中,EMT细胞以旁分泌方式诱导弱转移性、非EMT肿瘤细胞的转移增加,部分通过GLI转录因子的非细胞自主激活实现。使用GLI1/2抑制剂GANT61而非Smoothened抑制剂IPI-926处理可阻断这一效应,并抑制PDX模型中的生长。在人乳腺肿瘤中,EMT-TFs与激活的Hedgehog/GLI信号强烈相关,但与Hh配体不相关。我们的发现表明,EMT部分通过激活Hh通路的非细胞自主效应促进转移。虽然所有Hh抑制剂可能作用于t

【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:GPL11154、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=GSE97726

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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=GSE97726

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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

近期的命运图谱研究得出结论,癌的转移并不需要EMT。在此,我们通过表明该结论未能考虑到EMT细胞与非EMT细胞之间可能存在的、促进非EMT细胞播散的相互作用,对这一结论提出挑战。在乳腺癌模型中,EMT细胞以旁分泌方式诱导弱转移性的非EMT肿瘤细胞转移增加,其部分机制是通过非细胞自主性激活GLI转录因子。使用GLI1/2抑制剂GANT61(而非Smoothened抑制剂IPI-926)处理可阻断这一效应,并在PDX模型中抑制生长。在人类乳腺肿瘤中,EMT-TFs与激活的Hedgehog/GLI信号传导强烈相关,但与Hh配体无关。我们的发现表明,EMT部分通过激活Hh通路的非细胞自主性效应促进转移。虽然所有Hh抑制剂都可能对具有经典Hh/GLI信号传导的肿瘤起作用,但只有GLI抑制剂才能对EMT诱导的GLI激活起作用。

近年来,对人类肿瘤细胞的免疫组织化学分析和多重高通量单细胞测序显示,肿瘤由多种细胞亚群组成,这些亚群包含不同的驱动突变、基因和蛋白质表达谱、生长速率以及对化疗药物的反应。细胞可塑性加剧了这种异质性,其中一些细胞可能发生致癌性上皮-间质转化(EMT),导致细胞间黏附和极性丧失、上皮蛋白表达降低和间质蛋白表达升高、迁移和侵袭增加,以及从原发肿瘤的播散增强。由于患者的转移灶呈现上皮表型,反向过程——间质-上皮转化(MET)——可能发生,以使肿瘤细胞在继发性转移部位定植,从而确立细胞可塑性作为肿瘤进展的重要方面。然而,EMT在癌转移中的作用仍存在争议。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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