新型疏水标签降解剂通过招募HSP27介导的E3连接酶复合物促进ERα蛋白酶体降解克服内分泌耐药乳腺癌

该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,主题为转录组或基因表达。研究围绕疏水标签(HyT)介导的靶向蛋白降解机制展开,设计并优化了以不同长度烷烃连接子将疏水性氨基酸标签共价偶联至 ERα 靶向配体的降解剂,确定先导化合物 VI-10h,并在多种内分泌耐药乳腺癌细胞及移植瘤模型中评估其抗增殖、E

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1431973: Novel hydrophobic tag degraders overcome endocrine-resistant breast cancer by recruiting HSP27-mediated E3 ligase complex for ERα proteasomal degradation

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

新型疏水标签降解剂通过招募HSP27介导的E3连接酶复合物促进ERα蛋白酶体降解克服内分泌耐药乳腺癌

该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,主题为转录组或基因表达。研究围绕疏水标签(HyT)介导的靶向蛋白降解机制展开,设计并优化了以不同长度烷烃连接子将疏水性氨基酸标签共价偶联至 ERα 靶向配体的降解剂,确定先导化合物 VI-10h,并在多种内分泌耐药乳腺癌细胞及移植瘤模型中评估其抗增殖、ERα 降解与抗肿瘤活性。数据可用于探索 HyT 降解机制、ERα 蛋白降解及内分泌耐药乳腺癌相关基因表达研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疏水标签(HyT)介导的蛋白质降解已成为靶向蛋白质降解(TPD)的关键工具,但其潜在降解机制仍未完全阐明。在此,我们通过不同长度烷烃连接子将疏水性氨基酸标签共价偶联至 ERα 靶向配体,设计了结构优化的 HyT 降解剂,并确定先导化合物 VI-10h。VI-10h 在内分泌耐药乳腺癌细胞(LCC2、MCF-7D538G、MCF-7Y537S 和 MCF-7EGFR)中表现出强效抗增殖活性和高效 ERα 降解,并在 MCF-7 和他莫昔芬耐药 LCC2 异种移植模型中表现出优于临床药物氟维司群(Ful)的抗肿瘤活性。为阐明 HyT 介导的降解机制,我们合成了生物素偶联的 HyT(biotin-Lys 和 biotin-Trp),并进行了 pull-down 实验结合质谱

【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/PRJNA1431973

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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

疏水标签(HyT)介导的蛋白质降解已成为靶向蛋白质降解(TPD)的关键工具,但其潜在降解机制仍未完全阐明。在此,我们通过不同长度的烷烃连接子将疏水性氨基酸标签共价偶联至靶向ERα的配体,设计了结构优化的基于HyT的降解剂,并确定了先导化合物VI-10h。VI-10h在内分泌耐药乳腺癌细胞(LCC2、MCF-7D538G、MCF-7Y537S和MCF-7EGFR)中表现出强效抗增殖活性和高效ERα降解,并在MCF-7和他莫昔芬耐药的LCC2异种移植模型中表现出优于临床药物氟维司群(Ful)的抗肿瘤活性。为阐明HyT介导的降解机制,我们合成了生物素偶联的HyT(biotin-Lys和biotin-Trp),并进行了下拉实验结合质谱分析。

我们的结果揭示,VI-10h选择性招募HSP27作为一种新型非典型E3连接酶衔接蛋白,形成ERα-HSP27-RING1三元复合物以促进ERα降解,破坏雌激素依赖性致癌网络,并规避与传统依赖CRBN或VHL的E3连接酶招募型降解剂相关的耐药性。本研究验证了HyT技术的降解机制及其在逆转对传统E3连接酶的耐药性和克服内分泌耐药性乳腺癌方面的可行性,为逆转内分泌耐药性的下一代靶向降解剂建立了分子设计策略。

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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