PRJNA1427155:揭示linc00645作为Wnt调控的长链非编码RNA通过linc00645/miR-452-5p/波形蛋白轴驱动三阴性乳腺癌上皮间质转化

数据围绕三阴性乳腺癌(TNBC)中 lncRNA 与 Wnt 通路激活的相互作用展开,通过 RNA-Seq 比较源自 MDA-MB-231 的 Wnt 阳性与 Wnt 阴性细胞系,鉴定出在 Wnt 激活细胞中高度上调的 linc00645,并经基因本体分析发现差异表达 lncRNA 富集于上皮间质转

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1427155: Unraveling linc00645: A Wnt-regulated lncRNA driving epithelial-mesenchymal transition through the linc00645/miR-452-5p/vimentin axis in triple-negative breast cancer

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1427155:揭示linc00645作为Wnt调控的长链非编码RNA通过linc00645/miR-452-5p/波形蛋白轴驱动三阴性乳腺癌上皮间质转化

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为 Transcriptome or Gene expression。数据围绕三阴性乳腺癌(TNBC)中 lncRNA 与 Wnt 通路激活的相互作用展开,通过 RNA-Seq 比较源自 MDA-MB-231 的 Wnt 阳性与 Wnt 阴性细胞系,鉴定出在 Wnt 激活细胞中高度上调的 linc00645,并经基因本体分析发现差异表达 lncRNA 富集于上皮间质转化(EMT)相关通路。可用于研究 linc00645/miR-452-5p/vimentin 轴及 TNBC 转移机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌的一种侵袭性亚型,预后差且复发率高。Wnt 信号在 TNBC 的发病机制中起关键作用,许多病例中可观察到该通路的异常激活。新出现的证据表明,长链非编码 RNA(lncRNA)可能调节 TNBC 中的关键信号通路,包括 Wnt 信号。在本研究中,我们研究了 TNBC 中 lncRNA 与 Wnt 通路激活之间的相互作用。对源自 MDA-MB-231 的 Wnt 阳性与 Wnt 阴性细胞系进行比较的 RNA-Seq 分析,鉴定出 linc00645 是在 Wnt 激活细胞中高度上调的 lncRNA。进一步的基因本体分析显示,包括 linc00645 在内的差异表达 lncRNA 富集于与上皮间质转化(EMT)相关的通路,而 EMT 是癌症转移的关键过程。为验证这些发现

【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/PRJNA1427155

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数据说明

三阴性乳腺癌(TNBC)是一种侵袭性乳腺癌亚型,预后差且复发率高。Wnt信号通路在TNBC的发病机制中起关键作用,许多病例中观察到该通路的异常激活。新出现的证据表明,长链非编码RNA(lncRNA)可能调节TNBC中的关键信号通路,包括Wnt信号通路。在本研究中,我们探讨了TNBC中lncRNA与Wnt通路激活之间的相互作用。通过比较源自MDA-MB-231的Wnt阳性和Wnt阴性细胞系的RNA-Seq分析,鉴定出linc00645是在Wnt激活细胞中高度上调的lncRNA。进一步的基因本体分析显示,包括linc00645在内的差异表达lncRNA富集于与上皮-间质转化(EMT)相关的通路中,EMT是癌症转移的关键过程。为验证这些发现,使用重组人Wnt3A激活MDA-MB-231细胞中的Wnt通路。RT-qPCR证实了Wnt激活细胞中linc00645的上调。

功能研究显示,敲低linc00645可显著降低TNBC细胞的增殖和迁移能力,提示其具有致癌作用。此外,机制研究揭示linc00645直接与miR-452-5p相互作用,导致该微小RNA下调以及间质标志物波形蛋白上调,进一步促进EMT。这些发现表明,在Wnt激活的TNBC中,linc00645通过调控linc00645/miR-452-5p/波形蛋白信号轴发挥致癌lncRNA的作用。靶向该信号轴可能成为治疗TNBC的一种新策略。本研究凸显了linc00645作为抑制TNBC进展干预措施的有前景靶点的潜力。总体设计:将7TGP载体稳定转染至低

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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