PRJNA1420749:核内ADAMTS1酶原作为转录共激活因子经非经典cGAS-STING信号驱动乳腺癌化疗诱导转移
该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌化疗后促转移机制,主题标签为Epigenomics。研究识别金属蛋白酶ADAMTS1为关键驱动因子:其酶原经importin入核,与PBAF复合物协同激活TBK1、STING、TRAF6、MARCHF2等基因,引发STING泛素化及非经典cGAS–STING–NF-k

基本信息
资源简介
PRJNA1420749:核内ADAMTS1酶原作为转录共激活因子经非经典cGAS-STING信号驱动乳腺癌化疗诱导转移
该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌化疗后促转移机制,主题标签为Epigenomics。研究识别金属蛋白酶ADAMTS1为关键驱动因子:其酶原经importin入核,与PBAF复合物协同激活TBK1、STING、TRAF6、MARCHF2等基因,引发STING泛素化及非经典cGAS–STING–NF-kB信号激活,促进化疗耐药、转移与癌症干细胞样恶性特征。数据可用于探索化疗诱导转移的分子机制、筛选相关标志物及预测化疗后转移风险(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):化疗具有抗肿瘤作用,但矛盾地促进转移,这一现象的机制仍不完全清楚。在此,我们确定金属蛋白酶ADAMTS1是乳腺癌中这一过程的关键驱动因子。尽管泛癌分析表明肿瘤中ADAMTS1表达低于正常组织,但其表达升高与接受化疗的转移性乳腺癌患者生存不良相关。机制上,ADAMTS1酶原通过importin被输入细胞核,在那里与PBAF复合物协同激活一组基因,包括TBK1、STING、TRAF6和MARCHF2,导致STING泛素化和非经典cGAS–STING–NF-kB信号激活,最终促进化疗耐药、转移和癌症干细胞样恶性特性。至关重要的是,化疗形成了一个正反馈环路:
【主题与分类】
主题标签:Epigenomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1420749
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1420749
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
化疗具有抗肿瘤效应,但 paradoxically 会促进转移,这一现象的机制仍未完全阐明。在此,我们确定金属蛋白酶 ADAMTS1 是乳腺癌中这一过程的关键驱动因素。尽管泛癌分析表明,与正常组织相比,肿瘤中 ADAMTS1 表达较低,但其表达升高与接受化疗的转移性乳腺癌患者生存期较差相关。在机制上,ADAMTS1 酶原通过输入蛋白被导入细胞核,在核内与 PBAF 复合物协同激活一组基因,包括 TBK1、STING、TRAF6 和 MARCHF2,导致 STING 泛素化以及非经典 cGAS–STING–NF-kB 信号通路激活,最终促进化疗耐药、转移和癌症干细胞样恶性特性。至关重要的是,化疗形成了一个正反馈环路:ADAMTS1 受 NF-kB/p65 反式激活,而 ADAMTS1 诱导的 E3 连接酶 MARCHF2 介导 FURIN 的泛素-蛋白酶体降解,FURIN 是 ADAMTS1 蛋白水解成熟所需的酶。这种双重调控导致具有转录活性的酶原在核内积累。
临床分析表明,高水平的ADAMTS1酶原表达,而非其总表达水平,与患者不良预后强烈相关。我们的结果揭示了一个可作为治疗靶点的环路,即化疗诱导的、核内定位的ADAMTS1酶原——而非成熟金属酶——驱动恶性进展。鉴于已发现的ADAMTS1–cGAS–STING–NF-kB轴也可被PD-1/PD-L1阻断激活,使用ADAMTS1抑制剂褪黑素靶向该通路可能减轻乳腺癌患者化疗和免疫治疗相关的NF-kB依赖性转移风险。总体设计:我们使用针对BRG1的抗体在MDA-MB-231BrM细胞中进行靶向切割及转座(CUT&Tag),以分析BRG的基因组范围转录靶点。
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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