不同P-cadherin表达水平的乳腺癌细胞系经抗癌细菌蛋白azurin处理的微阵列分析

数据为微阵列分析,比较不同P-cadherin表达水平的乳腺癌细胞系在azurin处理与未处理条件下的表达谱,并比较P-cadherin过表达调控的差异表达基因

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
Microarray analysis of breast cancer cell lines with different levels of P-cadherin expression treated with the anti-cancer bacterial protein azurin

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

不同P-cadherin表达水平的乳腺癌细胞系经抗癌细菌蛋白azurin处理的微阵列分析

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为Transcriptomics。数据为微阵列分析,比较不同P-cadherin表达水平的乳腺癌细胞系在azurin处理与未处理条件下的表达谱,并比较P-cadherin过表达调控的差异表达基因。源站描述提及两种细胞系均出现p53介导的凋亡、内吞和囊泡介导运输的上调,而侵袭性MCF-7/AZ.Pcad细胞经azurin处理后,细胞表面受体和信号转导相关基因以及生物黏附和迁移相关基因表达下降。该数据可用于研究azurin对P-cadherin过表达乳腺癌细胞侵袭性的影响及差异基因表达分析(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们进行了微阵列分析,以比较不同P-cadherin表达水平下azurin处理与未处理的表达谱。我们还比较了由P-cadherin过表达调控的差异表达基因。两种细胞系均呈现由p53蛋白介导的凋亡、内吞和囊泡介导运输的上调。相反,经azurin处理的侵袭性MCF-7/AZ.Pcad细胞中,与细胞表面受体和信号转导相关的基因以及与生物黏附和迁移相关的基因表达下降。Azurin是一种来自铜绿假单胞菌的细菌蛋白,对癌细胞具有抑制活性。在P-cadherin过表达模型中(P-cadherin是乳腺癌的不良预后标志物,可增加侵袭和其他恶性特征),azurin降低癌细胞的侵袭。我们进行了一项mi

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-54319

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数据说明

我们进行了微阵列分析,以比较不同P-钙黏蛋白表达水平下,经天青蛋白处理与未处理细胞的表达谱。我们还比较了由P-钙黏蛋白过表达调控的差异表达基因。两种细胞系均表现出由p53蛋白介导的细胞凋亡、内吞作用及囊泡介导的运输上调。相反,经天青蛋白处理的侵袭性MCF-7/AZ.Pcad细胞中,与细胞表面受体和信号转导相关的基因,以及与生物黏附和迁移相关的基因表达下降。天青蛋白是一种来自铜绿假单胞菌的细菌蛋白,对癌细胞具有抑制活性。在P-钙黏蛋白过表达的模型中——P-钙黏蛋白是乳腺癌的不良预后标志物,会增加侵袭性及其他恶性特征——天青蛋白可降低癌细胞的侵袭能力。我们进行了微阵列分析,以比较不同P-钙黏蛋白表达水平下经天青蛋白处理细胞的表达谱。天青蛋白上调了由p53蛋白介导的细胞凋亡、内吞作用及囊泡介导的运输。

相反,在侵袭性MCF-7/AZ.Pcad细胞中,天青蛋白降低了与细胞表面受体和信号转导以及生物粘附相关基因的表达。此外,天青蛋白降低了细胞与细胞外基质(ECM)蛋白的粘附,改变了整合素M-NM-16、M-NM-24和M-NM-21的蛋白表达,并干扰了这些细胞形成乳腺球的能力。总之,我们的结果进一步揭示了天青蛋白在P-钙粘蛋白过表达乳腺癌模型中介导的抗癌作用。细胞暴露于天青蛋白(100uM)48小时,之后提取总RNA。对照细胞在同一时间段内暴露于PBS缓冲溶液。每种条件使用三个独立样品,分别用不同批次的天青蛋白处理。

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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