PRJNA1548202:AARS1-NBS1乳酸化轴作为乳腺癌巨噬细胞驱动化疗耐药的治疗靶点
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签为Raw sequence reads。源站描述显示研究整合单细胞转录组学、耐药相关转录组筛选、M2巨噬细胞AARS1扰动、乳酸-AMP与NBS1乳酸化检测、衰老测量、肿瘤细胞共培养、DNA修复实验及小鼠模型,探讨AARS1过表达增加乳酸-AMP形

基本信息
资源简介
PRJNA1548202:AARS1-NBS1乳酸化轴作为乳腺癌巨噬细胞驱动化疗耐药的治疗靶点
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签为Raw sequence reads。源站描述显示研究整合单细胞转录组学、耐药相关转录组筛选、M2巨噬细胞AARS1扰动、乳酸-AMP与NBS1乳酸化检测、衰老测量、肿瘤细胞共培养、DNA修复实验及小鼠模型,探讨AARS1过表达增加乳酸-AMP形成和NBS1乳酸化、减弱M2巨噬细胞衰老表型并增加IL-10分泌,共培养乳腺癌细胞同源重组活性与化疗耐药升高,LDHA敲低可减弱这些效应。数据可用于研究巨噬细胞驱动乳腺癌化疗耐药的机制与治疗靶点(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:巨噬细胞依赖机制可促进乳腺癌化疗耐药,但免疫细胞衰老和乳酸化的治疗相关性仍不清楚。研究设计与方法:我们整合了单细胞转录组学、耐药相关转录组筛选、M2巨噬细胞丙氨酰-tRNA合成酶1(AARS1)扰动、乳酸-AMP和Nijmegen断裂综合征蛋白1(NBS1)乳酸化检测、衰老测量、肿瘤细胞共培养、DNA修复实验以及小鼠模型。结果:AARS1过表达增加乳酸-AMP形成和NBS1乳酸化,减弱M2巨噬细胞中多标志物衰老相关表型,并增加白细胞介素-10(IL-10)分泌。共培养的乳腺癌细胞表现出更高的同源重组(HR)活性和化疗耐药。LDHA敲低减弱了这些效应,而sodiu
【主题与分类】
主题标签:Raw sequence reads。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1548202
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1548202
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:巨噬细胞依赖的机制可促进乳腺癌化疗耐药,但免疫细胞衰老及乳酸化修饰的治疗相关性仍不明确。研究设计与方法:我们整合了单细胞转录组学、耐药相关转录组筛选、M2巨噬细胞丙氨酰-tRNA合成酶1(AARS1)扰动实验、乳酸-AMP及Nijmegen断裂综合征蛋白1(NBS1)乳酸化检测、衰老指标测定、肿瘤细胞共培养、DNA修复实验及小鼠模型。结果:AARS1过表达增加了乳酸-AMP生成及NBS1乳酸化,减弱了M2巨噬细胞中多标志物衰老相关表型,并增加了白细胞介素-10(IL-10)分泌。共培养的乳腺癌细胞表现出更高的同源重组(HR)活性及化疗耐药。LDHA敲低减弱了上述效应,而L-乳酸钠恢复了NBS1乳酸化/IL-10/HR信号链及紫杉醇(PTX)克隆形成存活与凋亡表型。
靶向GSE264205再分析保留了9,279个细胞,其中包括871个髓系细胞,并支持AARS1的巨噬细胞来源,同时解析了连续的肿瘤相关巨噬细胞(TAM)程序。在GSE176078中,患者水平的TAM AARS1与M2样/TAM评分相关(Spearman rho = 0.534,95% bootstrap CI 0.159-0.801;P = 0.00594;n = 25)。探索性GSE25055和GSE25065模型产生了异质性、非显著的病理完全缓解(pCR)和无远处复发生存期(DRFS)估计,未能建立可重复的临床结局关联。在体内,M2巨噬细胞中的AARS1表达与肿瘤生长增加和紫杉醇耐药相关。重组IL-10在NBS1-K388R救援设置中部分恢复了同源重组活性,支持IL-10作为主要但非排他性的旁分泌介质。结论:AARS1/LDHA/乳酸依赖的NBS1-乳酰化轴将巨噬细胞状态与
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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