miR-99b-5p抑制驱动三阴性乳腺癌凋亡与肿瘤缩小:基于AGO2-RIP-seq的功能表征及机制研究

该数据集来自 NCBI,围绕三阴性乳腺癌中 miR-99b-5p 的功能与机制展开。研究基于 TCGA 表达谱分析,发现 miR-99b-5p 在乳腺肿瘤中显著上调,呈现与多数癌种相反的促癌特征;通过功能实验证实下调 miR-99b-5p 可抑制 TNBC 细胞增殖并诱导凋亡,并结合 AGO2-RI

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基因组分类Other
PRJNA1429275: miR-99b-5p inhibition drives apoptosis and tumor shrinkage in triple-negative breast cancer: Functional characterization through AGO2-RIP-seq and mechanistic insights

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

miR-99b-5p抑制驱动三阴性乳腺癌凋亡与肿瘤缩小:基于AGO2-RIP-seq的功能表征及机制研究

该数据集来自 NCBI,围绕三阴性乳腺癌中 miR-99b-5p 的功能与机制展开。研究基于 TCGA 表达谱分析,发现 miR-99b-5p 在乳腺肿瘤中显著上调,呈现与多数癌种相反的促癌特征;通过功能实验证实下调 miR-99b-5p 可抑制 TNBC 细胞增殖并诱导凋亡,并结合 AGO2-RIP-seq 进行功能表征。数据可用于探索 miRNA 在乳腺癌中的上下文依赖作用、凋亡调控机制及潜在靶点研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:失调的 microRNA(miRNA)是乳腺癌生物学的重要贡献者,但许多 miRNA 的功能作用仍未被完全理解。miR-99b-5p 在多种癌症类型中被广泛表征为一种抑癌 miRNA,其在肿瘤中的表达与正常组织相比持续降低。相反,我们对乳腺癌数据集的分析揭示了一种独特的表达模式:miR-99b-5p 在乳腺肿瘤中显著上调,提示其具有上下文依赖的致癌功能。在本研究中,我们将 miR-99b-5p 鉴定为三阴性乳腺癌(TNBC)中的致癌驱动因子。方法与结果:基于 TCGA 的表达谱分析证实其在乳腺肿瘤中水平升高。功能实验表明,在 TNBC 细胞中下调 miR-99b-5p 可抑制增殖并诱导凋亡,表明其发挥关键作用

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1429275

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

背景:微小RNA(miRNA)失调是乳腺癌生物学的重要驱动因素,但许多miRNA的功能作用仍未完全阐明。miR-99b-5p在多种癌症类型中被广泛表征为一种抑癌miRNA,其表达在肿瘤中相较于正常组织持续降低。与之相反,我们对乳腺癌数据集的分析揭示了一种独特的表达模式:miR-99b-5p在乳腺肿瘤中显著上调,提示其具有情境依赖的致癌功能。在本研究中,我们将miR-99b-5p鉴定为三阴性乳腺癌(TNBC)中的致癌驱动因子。方法与结果:基于TCGA的表达谱分析证实了其在乳腺肿瘤中的水平升高。功能实验表明,在TNBC细胞中下调miR-99b-5p可抑制增殖并诱导凋亡,表明其在维持肿瘤细胞存活中发挥关键作用。为阐明该活性背后的分子机制,我们进行了AGO2-RNA免疫沉淀联合高通量测序(AGO2-RIP-Seq),从而能够无偏倚地鉴定与miR-99b-5p相关的转录本。

通路富集分析显示,其直接靶点集中于凋亡调控、细胞周期控制及泛素介导的蛋白质降解。通过qRT-PCR、Western印迹和荧光素酶试验进行的机制验证证实,miR-99b-5p通过DR5和BAK调控TRAIL-R信号通路,从而减弱凋亡信号传导。使用稳定表达miR-99b-5p敲低的MDA-MB-231细胞建立的异种移植模型进行的体内研究显示,肿瘤明显消退,进一步支持了其致癌作用。结论:总体而言,这些发现确立了miR-99b-5p作为乳腺癌中一种情境特异性的致癌miRNA,并作为一个有前景的治疗靶点,尤其对于治疗选择仍然有限的三阴性乳腺癌(TNBC)而言。

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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