PRJNA1424993:SEMA7A与SOX9在乳腺细胞产后重编程及乳腺癌中的意义

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究关注产后乳腺退化过程,即哺乳和断奶后乳腺通过细胞死亡与重塑恢复至接近孕前状态

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1424993: Implications for postpartum reprograming of SEMA7A and SOX9 in mammary cells and breast cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1424993:SEMA7A与SOX9在乳腺细胞产后重编程及乳腺癌中的意义

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究关注产后乳腺退化过程,即哺乳和断奶后乳腺通过细胞死亡与重塑恢复至接近孕前状态。在产后乳腺癌模型中,退化会诱导乳腺肿瘤细胞产生持久表型,促进进展并增加治疗耐药、转移和死亡风险。SOX9是乳腺干细胞和祖细胞的已知调控因子,也促进乳腺癌治疗耐药和转移,但其在退化过程中的作用尚不明确。研究利用小鼠乳腺单细胞RNA测序,刻画哺乳和退化期间表达Sox9的细胞群体(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):产后乳腺退化是哺乳和断奶后细胞死亡与重塑的协调过程,使组织恢复到接近孕前状态。在产后乳腺癌(定义为45岁以下、近期分娩10年内诊断的乳腺癌)模型中,退化诱导乳腺肿瘤细胞产生持久表型,促进进展,并与患者治疗耐药、转移和死亡风险增加相关。SRY-Box转录因子9(SOX9)是乳腺干细胞和祖细胞的已知调控因子,也促进乳腺癌的治疗耐药和转移。然而,SOX9对退化过程的贡献尚不明确。我们利用小鼠乳腺退化期间的单细胞RNA测序,描绘哺乳和退化期间表达Sox9的细胞群体。

【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/PRJNA1424993

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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

产后乳腺退化是一个协调的细胞死亡与重塑过程,在哺乳和断奶后使组织恢复到接近孕前状态。在产后乳腺癌模型中,产后乳腺癌定义为45岁以下女性在近期分娩后10年内诊断出的乳腺癌,乳腺退化会诱导乳腺肿瘤细胞产生持久表型,促进疾病进展,并与患者治疗耐药、转移和死亡风险增加相关。SRY-Box转录因子9(SOX9)是已知的乳腺干细胞和祖细胞调控因子,也促进乳腺癌的治疗耐药和转移。然而,SOX9在乳腺退化过程中的作用尚不明确。我们利用小鼠乳腺退化期间的单细胞RNA测序,描绘了哺乳期和退化期表达Sox9的细胞群体。我们发现,Sox9 mRNA主要表达于腔面祖细胞,这些细胞在哺乳期基本缺失,而在退化早期存在。

我们还揭示,Sox9参与细胞状态从泌乳态向非泌乳态的转变,并在退化期存活细胞中表达。先前的研究表明,Semaphorin-7a(SEMA7A)在退化期也促进管腔祖细胞中的癌症干细胞和促生存表型,我们观察到在退化期有一群管腔祖细胞共表达Sox9和Sema7a。在机制上,我们证明在培养的乳腺上皮细胞中敲低Sox9会导致SEMA7A表达增加、间充质表型以及泌乳分化能力的丧失,从而确定了一个潜在的调控轴,其中SOX9在正常乳腺上皮中平衡SEMA7A的表达,而破坏这种平衡会导致一种类似于间充质细胞的去分化状态。我们在独特的一组乳腺组织样本中验证了SOX9和SEMA7A蛋白之间的空间关系。

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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