ER+乳腺癌细胞休眠退出与CREB1再激活及内分泌治疗耐药研究

该数据集来自NCBI,聚焦雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌在内分泌治疗(如芳香化酶抑制剂)后由休眠状态退出并复发的过程。研究通过分析接受AI治疗患者的纵向肿瘤样本,鉴定出1,000多个休眠下调基因(DDGs)和1,000多个休眠上调基因(DUGs),并发现复发时DDGs重新表达、DUGs下调

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1416882: Dormancy exit correlates with CREB1 reactivation that is a potential target to overcome endocrine therapy resistance in ER+ breast cancer cells.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

ER+乳腺癌细胞休眠退出与CREB1再激活及内分泌治疗耐药研究

该数据集来自NCBI,聚焦雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌在内分泌治疗(如芳香化酶抑制剂)后由休眠状态退出并复发的过程。研究通过分析接受AI治疗患者的纵向肿瘤样本,鉴定出1,000多个休眠下调基因(DDGs)和1,000多个休眠上调基因(DUGs),并发现复发时DDGs重新表达、DUGs下调。转录谱和通路富集分析提示CREB1是关键调控因子,并可能是克服内分泌治疗耐药的潜在靶点。数据可用于研究肿瘤休眠、复发机制及耐药相关基因表达分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体阳性(ER⁺)乳腺癌在初始抗雌激素治疗(如芳香化酶抑制剂,AIs)后常于数年后复发,通常是由于从休眠状态中退出。休眠和复发的分子机制,尤其是在内分泌治疗后,仍知之甚少。在本研究中,我们确定转录因子CREB1是ER⁺乳腺癌中肿瘤休眠和复发的关键调控因子。通过分析接受AIs治疗患者的纵向肿瘤样本,我们鉴定出1,000多个在治疗诱导的休眠期间下调的“休眠下调基因”(DDGs)和1,000多个上调的“休眠上调基因”(DUGs);值得注意的是,肿瘤复发时DDGs重新表达而DUGs下调。转录谱和通路富集分析表明CREB1,以及

【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/PRJNA1416882

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

雌激素受体阳性(ER⁺)乳腺癌在接受芳香化酶抑制剂(AIs)等抗雌激素治疗后的最初几年内频繁复发,通常是由于肿瘤从休眠状态中复苏所致。休眠与复发的分子机制,尤其是在内分泌治疗之后,仍知之甚少。在本研究中,我们确定转录因子CREB1是ER⁺乳腺癌肿瘤休眠与复发的关键调控因子。通过分析接受AIs治疗患者的纵向肿瘤样本,我们鉴定出1,000多个在治疗诱导的休眠期间表达下调的“休眠下调基因”(DDGs)以及1,000多个表达上调的“休眠上调基因”(DUGs);值得注意的是,肿瘤复发时DDGs重新表达而DUGs表达下调。转录谱分析和通路富集分析表明,CREB1连同ER和E2F1是这些基因的核心调控因子。这些发现在雌激素剥夺的ER⁺细胞系和患者来源异种移植(PDX)模型中得到验证,其中休眠与CREB1活性降低相关,而肿瘤复发则与CREB1重新激活相吻合。

通过小分子或siRNA敲低抑制CREB1,可下调DDGs并上调DUGs,从而有效逆转CREB1、ER和E2F1转录程序,并降低内分泌治疗及CDK4/6抑制剂耐药的ER⁺乳腺癌细胞的增殖和存活。这些发现确立了CREB1作为复发性ER⁺乳腺癌转录重编程的主调控因子,并突显其作为克服当前内分泌治疗和CDK4/6抑制剂耐药的有前景的治疗靶点。总体设计:对在含E2培养基中生长的MCF7细胞以及经短期雌激素剥夺(ED)、长期ED(LTED)、LTED加abemaciclib和LTED加Creb抑制剂666-15处理的MCF7衍生细胞进行RNA-seq分析。

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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