PRJNA277145:MDA-MB-231乳腺癌细胞系来源的器官特异性转移细胞差异表达基因

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌主题,聚焦MDA-MB-231乳腺癌细胞系及其不同器官转移变体在相同培养条件下的基因表达差异

sra
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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA277145: Genes differentailly expressed in organ-specific metastatic cells derived from MDA-MB-231 breast cancer cell line

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA277145:MDA-MB-231乳腺癌细胞系来源的器官特异性转移细胞差异表达基因

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌主题,聚焦MDA-MB-231乳腺癌细胞系及其不同器官转移变体在相同培养条件下的基因表达差异。源站描述提及比较了亲本细胞与乳腺脂肪垫肿瘤、肺转移、骨转移、肾上腺转移和脑转移变体,并列出各转移变体差异表达基因数量,其中231-BR差异最大。数据可用于研究乳腺癌器官特异性转移的转录组特征与候选基因(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌根据亚型不同可转移至骨、内脏器官和/或脑。多种细胞系模型已被用于建立特定器官转移癌细胞特有的基因表达特征,尽管这些工作并非在统一条件下进行。在本研究中,我们在相同生长条件下比较了MDA-MB-231细胞及其乳腺脂肪垫肿瘤(TMD-231)、肺转移(LMD-231)、骨转移(BMD-231)、肾上腺转移(ADMD-231)和脑转移(231-BR)变体的基因表达模式。当比较转移灶之间的基因表达差异(p值<0.01)时,与其他转移细胞相比,231-BR细胞显示出最高的基因表达差异(633个基因),其次是ADMD-231(196个基因)、LMD-231(79个基因)和BMD-231细胞(60个基因)。231-BR细胞特异性过表达神经元跨膜

【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/PRJNA277145

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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

乳腺癌根据其亚型的不同,可转移至骨、内脏器官和/或脑。多种细胞系模型已被用于建立转移至特定器官的癌细胞所特有的基因表达特征,尽管这些工作并非在统一的环境中进行。在本研究中,我们比较了在相同生长条件下培养的MDA-MB-231细胞及其乳腺脂肪垫肿瘤(TMD-231)、肺转移(LMD-231)、骨转移(BMD-231)、肾上腺转移(ADMD-231)和脑转移(231-BR)变异体的基因表达模式。当比较各转移灶之间的基因表达差异(p值<0.01)时,与其他转移细胞相比,231-BR细胞显示出最高的基因表达差异(633个基因),其次是ADMD-231(196个基因)、LMD-231(79个基因)和BMD-231细胞(60个基因)。与从其他转移部位分离的细胞相比,231-BR细胞特异性过表达神经元跨膜蛋白SLITRK2、TMEM47和LYPD1,倍数超过五倍。

对差异表达基因进行Ingenuity通路分析显示,在231-BR细胞中,多条通路被激活,使癌细胞能够适应转移器官,如药物解毒/氧化应激反应/信号素神经元通路;在ADMD-231中,参与类固醇生成的Notch/孤儿核受体信号被激活;在LMD-231中,急性期反应被激活;在BMD-231细胞中,细胞因子/造血干细胞信号被激活。除BMD-231外,NF-κB信号通路激活是所有转移细胞共有的唯一通路。为验证这一可能性,我们比较了MDA-MB-231细胞及其乳腺脂肪垫肿瘤(TMD-231)、肺转移(LMD-231)、骨转移(BMD-231)、肾上腺转移(ADMD-231)和脑转移(231-BR)变异体的基因表达模式。在转移细胞之间,231-BR细胞显示出最大的基因表达差异,其次是ADMD-231、LMD-231和BMD-231细胞。231-BR细胞特异性过表达神经元跨膜蛋白

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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