hsa-miR-140-3p及其5'异构体在MCF10A和MDA-MB-231乳腺细胞系中过表达的影响

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌细胞系中miRNA及其5'isomiR的功能研究。源站描述指出,同一miRNA的长度或序列变体称为isomiR,其中5'isomiR因5'端移位导致种子序列改变,靶谱不同

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基因组Transcriptome or Gene expression
PRJNA300673: Effects of overexpression of hsa-miR-140-3p and its 5'isomiR in MCF10A and MDA-MB-231 breast cell lines

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

hsa-miR-140-3p及其5'异构体在MCF10A和MDA-MB-231乳腺细胞系中过表达的影响

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌细胞系中miRNA及其5'isomiR的功能研究。源站描述指出,同一miRNA的长度或序列变体称为isomiR,其中5'isomiR因5'端移位导致种子序列改变,靶谱不同。研究基于乳腺癌细胞系miRNA-seq数据鉴定出六对高表达miRNA及其5'isomiR,hsa-miR-140-3p因5'isomiR表达高于miRbase注释的经典miRNA而受关注,该miRNA此前被证明控制乳腺癌细胞干性。数据主题为转录组或基因表达,可用于研究isomiR的功能相关性(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):miRNA是小型非编码RNA分子,在基因表达的转录后调控中发挥重要作用。同一miRNA的长度和/或序列变体被称为isomiR。虽然大多数isomiR与其经典对应物相比在功能上冗余,但所谓的5'isomiR表现出移位的5'端,因此种子序列发生移位,导致不同的靶谱。然而,关于这些异构体的功能相关性所知甚少。对乳腺癌细胞系miRNA-seq数据的分析鉴定出六对高表达miRNA及相关5'isomiR。其中,hsa-miR-140-3p特别受关注,因为其5'isomiR的表达高于miRbase中注释的经典miRNA。该miRNA此前已被证明控制乳腺癌细胞的干性。乳腺癌患者的miRNAseq数据(TCGA数据

【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/PRJNA300673

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数据说明

miRNAs是一类小的非编码RNA分子,在基因表达的转录后调控中发挥重要作用。同一miRNA的长度和/或序列变异体被称为isomiRs。虽然大多数isomiRs与其典型对应物在功能上冗余,但所谓的5’isomiRs表现出5’端偏移,因此种子序列也发生偏移,导致靶标谱不同。然而,关于这些异构体的功能相关性知之甚少。对乳腺癌细胞系miRNA-seq数据的分析发现了六对高表达的miRNAs及其相关的5’isomiRs。其中,hsa-miR-140-3p特别引人关注,因为其5’isomiR的表达量高于miRbase中注释的典型miRNA。该miRNA此前已被证明可控制乳腺癌细胞的干性。乳腺癌患者(TCGA数据集)的miRNA-seq数据显示,与正常乳腺组织相比,典型hsa-miR-140-3p及其5’isomiR-140-3p在患者中均高表达。

在本研究中,我们展示了5’isomiR-140-3p的功能特征,以及其在MCF10A和MDA-MB-231细胞系中过表达时相关的细胞表型,并与典型hsa-miR-140-3p进行了比较。与典型hsa-miR-140-3p的作用相反,5’isomiR-140-3p的过表达导致细胞活力下降。后一观察结果得到了细胞周期分析的支持,其中5’isomiR-140-3p而非hsa-miR-140-3p引起细胞周期阻滞于G0/G1期。此外,发现5’isomiR-140-3p过表达导致MCF10A细胞迁移减少。我们鉴定了5’isomiR-140-3p的三个新的直接靶基因:COL4A1、ITGA6和MARCKSL1。最后,我们表明敲低这些基因部分模拟了5’isomiR-140-3p过表达的效果,其中COL4A1和ITGA6敲低导致细胞活力降低和细胞周期阻滞,而MARCKSL1敲低

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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