METTL3调控三阴性乳腺癌细胞活力与运动能力

该数据集来自NCBI,聚焦m6A甲基转移酶METTL3在三阴性乳腺癌(TNBC)中的作用。研究在健康乳腺上皮细胞MCF10A、低转移性TNBC细胞HCC1143和高转移性TNBC细胞MDA-MB-231中评估METTL3表达及其siRNA敲低后的表型效应,检测全局m6A水平、细胞增殖、细胞周期进程和

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1438257: METTL3 modulates cell viability and motility in HCC1143 and MDA-MB-231 triple-negative breast cancer cell lines

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

METTL3调控三阴性乳腺癌细胞活力与运动能力

该数据集来自NCBI,聚焦m6A甲基转移酶METTL3在三阴性乳腺癌(TNBC)中的作用。研究在健康乳腺上皮细胞MCF10A、低转移性TNBC细胞HCC1143和高转移性TNBC细胞MDA-MB-231中评估METTL3表达及其siRNA敲低后的表型效应,检测全局m6A水平、细胞增殖、细胞周期进程和迁移,并对HCC1143细胞进行转录组分析,结合RT-qPCR验证和m6A位点预测。数据可用于研究METTL3下游靶点及其在TNBC中的机制功能(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):m6A甲基转移酶METTL3在三阴性乳腺癌(TNBC)中作为关键致癌驱动因子发挥作用。然而,其在转移性较低的TNBC亚型中的具体下游靶点和机制功能仍表征不足。为此,我们评估了METTL3表达及其siRNA介导敲低在健康乳腺上皮(MCF10A)、低转移性TNBC(HCC1143)和高转移性TNBC(MDA-MB-231)细胞系中的表型效应。我们评估了全局m6A水平、细胞增殖、细胞周期进程和迁移。为揭示特定下游通路,对HCC1143细胞进行了转录组分析,随后进行RT-qPCR验证和m6A位点预测。METTL3耗竭降低了所有细胞系中的全局m6A水平和细胞活力。值得注意的是,在低转移性HCC1143细胞中,METTL3敲低诱导了显著的G2/M细胞周期阻滞

【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/PRJNA1438257

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数据说明

m6A甲基转移酶METTL3在三阴性乳腺癌(TNBC)中作为关键的致癌驱动因子发挥作用。然而,其在转移性较低的TNBC亚型中的特异性下游靶点及机制功能仍研究不足。为解决这一问题,我们在正常乳腺上皮细胞(MCF10A)、低转移性TNBC细胞(HCC1143)和高转移性TNBC细胞(MDA-MB-231)中评估了METTL3的表达及其siRNA介导敲低后的表型效应。我们检测了整体m6A水平、细胞增殖、细胞周期进程和迁移能力。为揭示特异性下游通路,我们对HCC1143细胞进行了转录组分析,随后进行RT-qPCR验证和m6A位点预测。METTL3耗竭降低了所有细胞系中的整体m6A水平和细胞活力。值得注意的是,在低转移性HCC1143细胞中,METTL3敲低诱导了显著的G2/M细胞周期阻滞,并大幅削弱了迁移能力。HCC1143的转录组分析揭示了与这些观察到的表型变化相关的基因表达改变。

具体而言,含有预测m6A基序的关键转录本,包括LIMK1、CCNB2和CDH1,出现了显著失调,这提示调控细胞骨架重塑、肌动蛋白组织和细胞间黏附的通路可能发生了改变。综上所述,我们提出METTL3通过调控参与细胞周期进程和肌动蛋白动态的关键转录本,促进低转移性TNBC的细胞增殖和运动。总体设计:将4×10⁵个HCC1143细胞接种于10厘米培养皿中,过夜孵育。使用Dharmafect将25 nM的METTL3 siRNA池(si-METTL3)或非靶向阴性对照siRNA(si-NC)转染至细胞中。转染后的细胞在37°C、5% CO₂的湿润环境中孵育72小时,随后收集用于后续实验。

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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