PRJNA1432965:哺乳的抗肿瘤效应靶向代谢脆弱性

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究围绕哺乳对乳腺癌和卵巢癌的保护作用机制展开,涉及 PAPP-A 阳性肿瘤、哺乳期血清、线粒体功能与细胞衰老等方向

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1432965: Metabolic vulnerability is a target of the antineoplastic effect of breastfeeding

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1432965:哺乳的抗肿瘤效应靶向代谢脆弱性

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究围绕哺乳对乳腺癌和卵巢癌的保护作用机制展开,涉及 PAPP-A 阳性肿瘤、哺乳期血清、线粒体功能与细胞衰老等方向。数据可用于探索哺乳相关血清如何靶向 PAPP-A+ 癌细胞的代谢脆弱性,以及 PAPP-A 过表达与线粒体功能降低之间的关系,为乳腺癌抗肿瘤机制研究提供转录组层面的支持(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):哺乳与对乳腺癌和卵巢癌的保护作用相关,但其机制尚不清楚。Pappalysin-A(PAPP-A)是一种细胞外蛋白酶,通常在妊娠期间表达于胎盘滋养层细胞表面,但也可作为癌基因发挥作用。我们发现,哺乳期小鼠或母乳喂养母亲的血清能特异性抵御 PAPP-A+ 癌症,而未生育小鼠或产次匹配但未哺乳女性的血清则不能。RNAseq 显示,哺乳期血清靶向 PAPP-A+ 癌细胞的线粒体功能,导致其衰老。此外,我们发现癌细胞中 PAPP-A 的过表达与较低的线粒体功能相关。这些观察结果表明,哺乳期血清的抗肿瘤发生效应是通过利用 PAPP-A+ 癌细胞的代谢脆弱性来实现的。我们鉴定出促肾上腺皮质激素释放激素(CRH)作

【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/PRJNA1432965

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    • 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。

数据说明

哺乳对乳腺癌和卵巢癌具有保护作用,但其机制尚不清楚。Pappalysin-A(PAPP-A)是一种细胞外蛋白酶,通常在妊娠期间表达于胎盘滋养层细胞表面,但也可作为癌基因发挥作用。我们发现,哺乳期小鼠或母乳喂养母亲的血清对PAPP-A+癌症具有特异性保护作用,而未生育小鼠或产次匹配但未哺乳女性的血清则无此作用。RNAseq揭示,哺乳期血清靶向PAPP-A+癌细胞的线粒体功能,导致细胞衰老。此外,我们发现癌细胞中PAPP-A的过表达与较低的线粒体功能相关。这些观察结果表明,哺乳期血清的抗肿瘤效应是通过利用PAPP-A+癌细胞的代谢脆弱性来实现的。我们通过血清蛋白质组学鉴定出促肾上腺皮质激素释放激素(CRH),并证明CRF——CRH的合成形式——单独即可模拟哺乳期血清的效应。

因此,我们的研究揭示了哺乳对癌症保护作用的一种机制,并提出了使用CRF作为治疗手段来模拟或增强哺乳对乳腺癌预防保护作用的可能性。总体设计:过表达PAPP-A的MCF7细胞(见此处PMID 31046834所述)使用matrigel进行3D培养,或用于建立异种移植。培养物在含有10%血清的培养基中生长48小时,血清来自哺乳期(Lac)或非哺乳期(NL)女性。随后将培养物速冻并进行RNAseq分析。每个培养物包含500-700个集落。异种移植在裸鼠中建立10天,然后通过腹腔注射用Lac或NL血清处理小鼠。肿瘤在生长28天后收集并速冻进行RNAseq分析。

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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