PRJNA129885:人乳腺上皮细胞中ERR-alpha的表达程序

在人乳腺上皮细胞中获得的表达数据用于生成ERRalpha调控基因列表,该列表随后在临床乳腺癌数据集中被精炼,以生成ERalpha活性的临床相关签名(称为Cluster 3签名)

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基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA129885: The expression programme of  ERR-alphain human mammary epithelial cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

PRJNA129885:人乳腺上皮细胞中ERR-alpha的表达程序

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类下的转录组或基因表达数据,英文名为PRJNA129885: The expression programme of ERR-alphain human mammary epithelial cells。源站描述显示,该数据集是题为“The metabolic regulator ERRalpha, a downstream target of HER2/IGF1, as a therapeutic target in breast cancer”的稿件的一部分,利用人乳腺上皮细胞的表达数据生成ERRalpha调控基因列表,并在临床乳腺癌数据集中精炼为ERalpha活性(Cluster 3签名。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集是题为“The metabolic regulator ERRalpha, a downstream target of HER2/IGF1, as a therapeutic target in breast cancer”(在审)的稿件的一部分。在人乳腺上皮细胞中获得的表达数据用于生成ERRalpha调控基因列表,该列表随后在临床乳腺癌数据集中被精炼,以生成ERalpha活性的临床相关签名(称为Cluster 3签名)。使用这种雌激素相关受体alpha(ERRa)签名对八百余例乳腺肿瘤进行profiling,我们发现肿瘤表现出较高ERRa活性的患者被预测具有较短的无病生存期。此外,ERRa拮抗剂XCT790抑制乳腺癌细胞增殖的能力与细胞内在ERRa活性相关。这些发现突出了使用ERRa签名的潜力

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA129885

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数据说明

该数据集是手稿《代谢调节因子ERRalpha,作为HER2/IGF1的下游靶点,是乳腺癌治疗的一个靶标》(审稿中)的一部分。在人类乳腺上皮细胞中获得的表达数据被用于生成一个ERRalpha调控基因列表,该列表随后在临床乳腺癌数据集中得到优化,以生成一个临床相关的ERalpha活性特征(称为Cluster 3特征)。利用这一雌激素相关受体alpha(ERRa)特征对八百多例乳腺肿瘤进行分析,我们发现,表现出较高ERRa活性的肿瘤患者预测有无病生存期较短的趋势。此外,ERRa拮抗剂XCT790抑制乳腺癌细胞增殖的能力与细胞内在的ERRa活性相关。这些发现凸显了利用ERRa特征和拮抗剂进行乳腺癌靶向治疗的潜力。通过化学基因组学方法,我们确定HER2/IGF1信号通路的激活上调了PGC-1b的表达,而PGC-1b是ERRa活性不可或缺的辅助因子。

在HER2阳性乳腺癌细胞中敲低PGC-1b会损害ERRa信号传导并减少细胞增殖,这表明PGC1b/ERRa在HER2阳性乳腺癌的发病机制中具有功能作用。总体设计:原代人乳腺上皮细胞由J. Marks博士(杜克大学,北卡罗来纳州达勒姆)惠赠,并在MEBM(Cambrex,新泽西州东卢瑟福)中培养,添加MEGM bullet试剂盒,并补充5mg/ml转铁蛋白和10-5M异丙肾上腺素。为生成ERR-alpha特征基因集,将hMEC血清饥饿36小时,随后以MOI=150感染表达PGC1alpha两种变体的腺病毒,PGC1alpha是ERRalpha的蛋白质配体:PGC-1alpha2x9或PGC-1alpha L2L3M。PGC-1-2x9对ERRalpha具有特异性,而PGC-1-L2L3M缺乏NR盒,不与ERRalpha或其他核受体相互作用。变体PGC-1a的生成和纯化

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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