PRJNA1389474:乳腺癌揭示BMPR2相关肺动脉高压易感性

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌与肺动脉高压的关联,围绕BMPR2基因展开。源站描述显示研究结合生物信息学、流行病学与实验方法,挖掘公共癌症数据中的BMPR2改变,在雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠中评估乳腺肿瘤发展与肺血流动力学,并用肿瘤条件培养基测试肺动脉平滑肌细胞增殖,还在法国国家医疗数据库(>9

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1389474: Breast Cancer Reveals Latent BMPR2-Related Susceptibility to Pulmonary Hypertension

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

PRJNA1389474:乳腺癌揭示BMPR2相关肺动脉高压易感性

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌与肺动脉高压的关联,围绕BMPR2基因展开。源站描述显示研究结合生物信息学、流行病学与实验方法,挖掘公共癌症数据中的BMPR2改变,在雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠中评估乳腺肿瘤发展与肺血流动力学,并用肿瘤条件培养基测试肺动脉平滑肌细胞增殖,还在法国国家医疗数据库(>9,000例PAH患者)中分析乳腺癌与PAH的关联。数据主题为转录组或基因表达,可用于探索BMPR2相关易感机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:肺动脉高压(PAH)与乳腺癌对女性的影响尤为严重。骨形态发生蛋白受体2型(BMPR2)突变是遗传性PAH最常见的遗传原因,也具有肿瘤抑制功能,但其联系这两种疾病的作用仍不清楚。方法:我们结合了生物信息学、流行病学和实验方法。挖掘公共癌症数据集以寻找BMPR2改变。在体内,评估了雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠在有无致癌物(DMBA)暴露下的乳腺肿瘤发展和肺血流动力学。将肺动脉平滑肌细胞(PASMCs)暴露于肿瘤条件培养基以测试炎症性增殖。最后,在法国国家医疗数据库(>9,000例PAH患者)中检查了乳腺癌与PAH之间的关联。结果:BMPR2表达在hu

【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/PRJNA1389474

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    • 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

背景:肺动脉高压(PAH)与乳腺癌对女性的影响尤为显著。骨形态发生蛋白受体2型(BMPR2)突变是遗传性PAH最常见的遗传病因,同时具有抑癌功能,但其在连接这两种疾病中的作用仍不明确。方法:我们结合了生物信息学、流行病学和实验方法。挖掘公共癌症数据集以寻找BMPR2改变。在体内,评估了雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠在有无致癌物(DMBA)暴露情况下的乳腺肿瘤发生和肺血流动力学。将肺动脉平滑肌细胞(PASMCs)暴露于肿瘤条件培养基以检测炎症性增殖。最后,在法国国家医疗保健数据库(>9,000例PAH患者)中检查了乳腺癌与PAH之间的关联。结果:BMPR2表达在人乳腺肿瘤中显著降低,并鉴定出反复出现的体细胞变异和深度缺失。Bmpr2⁺/Δ71大鼠出现自发性乳腺肿瘤,并且在DMBA暴露后,发展为加重的肺动脉高压,伴有血管重塑和炎症增加。

荷瘤Bmpr2⁺/Δ71大鼠表现出肺IL-1β和NF-κB活化升高。在体外,Bmpr2⁺/Δ71肿瘤的条件培养基通过IL-1β依赖性信号诱导Bmpr2⁺/Δ71 PASMCs增殖,而中和IL-1β可减弱这一效应。携带BMPR2突变的人PASMCs同样表现出IL-1β诱导的增殖增强。在流行病学上,与一般人群相比,PAH患者的乳腺癌发病率增加了一倍以上,而乳腺癌患者中PAH的发病率增加了近九倍,表明存在双向关系。结论:这些发现确定了乳腺癌与PAH之间由缺陷的BMPR2信号传导和肿瘤相关炎症介导的相互关联。乳腺癌可能作为“二次打击”揭示BMPR2相关的易感性

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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