PXD008719:姜黄素以情境依赖的方式发挥其潜在抗肿瘤作用

背景 临床实践表明,抗癌药物的作用可能在不同患者之间差异很大。个体对药物作用的反应可能是导致耐药性形成等不良效应的原因。因此,理解药物作用的反应机制具有重要意义

pride
2018-06-04 更新
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时间序列分类Breast cancerProteome profilingAnti-cancer drugCurcuminCo-cultureCancer-associated fibroblast
PXD008719: Curcumin exerts its potential antitumor effects in a context dependent fashion

基本信息

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创建/更新时间
2018-06-04

资源简介

PXD008719:姜黄素以情境依赖的方式发挥其潜在抗肿瘤作用

本数据集是 ebi.ac.uk 公开数据集,主题涵盖 Breast cancer、Proteome profiling、Anti-cancer drug、Curcumin、Co-culture。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 临床实践表明,抗癌药物的作用可能在不同患者之间差异很大。个体对药物作用的反应可能是导致耐药性形成等不良效应的原因。因此,理解药物作用的反应机制具有重要意义。蛋白质组谱分析是研究细胞对药物反应的有力工具。 方法 在此,我们使用蛋白质组谱分析研究了姜黄素(一种已知具有抗癌活性的天然药物)对乳腺癌细胞 MCF-7、ZR-75-1 和正常乳腺成纤维细胞及其共培养物的影响。这些乳腺成纤维细胞此前已用 TGF-beta 处理,以诱导一种已知可代表乳腺肿瘤体内情况的伤口愈合特征。 结果 虽然共培养本身即可在两种乳腺癌细胞中类似地诱导 ANXA1、S100A4 和 SPARC 等几种蛋白,但共培养后受到调控的大多数蛋白在 MCF-7 和 ZR-75-1 之间存在差异。姜黄素在所有单一细胞模型和共培养物中均显著诱导 HMOX1。然而,除此之外,姜黄素的作用有所不同。在 MCF-7 共培养物中,姜黄素显著下调 RC3H1,这是一种炎症信号传导抑制因子。在 ZR-75-1 共培养物中,姜黄素显著下调抗凋亡蛋白 PEG10,并诱导 RRAGA,这是一种参与 TNF-alpha 信号传导的促凋亡蛋白。在该模型中,姜黄素还诱导 AKR1C2,这是一种孕酮代谢的重要酶。这些特定的姜黄素效应在单一细胞培养物中均未观察到。 结论 当前数据表明,姜黄素以高度依赖情境的方式诱导蛋白质组改变,这些改变可能解释其已知的抗肿瘤作用。

【主题与分类】

主题标签:Breast cancer、Proteome profiling、Anti-cancer drug、Curcumin、Co-culture、Cancer-associated fibroblast。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD008719

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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

背景 临床实践表明,抗癌药物的作用可能在不同患者之间差异很大。个体对药物作用的反应可能是导致耐药性形成等不良效应的原因。因此,理解药物作用的反应机制具有重要意义。蛋白质组谱分析是研究细胞对药物反应的有力工具。

方法 在此,我们使用蛋白质组谱分析研究了姜黄素(一种已知具有抗癌活性的天然药物)对乳腺癌细胞 MCF-7、ZR-75-1 和正常乳腺成纤维细胞及其共培养物的影响。这些乳腺成纤维细胞此前已用 TGF-beta 处理,以诱导一种已知可代表乳腺肿瘤体内情况的伤口愈合特征。

结果 虽然共培养本身即可在两种乳腺癌细胞中类似地诱导 ANXA1、S100A4 和 SPARC 等几种蛋白,但共培养后受到调控的大多数蛋白在 MCF-7 和 ZR-75-1 之间存在差异。姜黄素在所有单一细胞模型和共培养物中均显著诱导 HMOX1。然而,除此之外,姜黄素的作用有所不同。在 MCF-7 共培养物中,姜黄素显著下调 RC3H1,这是一种炎症信号传导抑制因子。在 ZR-75-1 共培养物中,姜黄素显著下调抗凋亡蛋白 PEG10,并诱导 RRAGA,这是一种参与 TNF-alpha 信号传导的促凋亡蛋白。在该模型中,姜黄素还诱导 AKR1C2,这是一种孕酮代谢的重要酶。这些特定的姜黄素效应在单一细胞培养物中均未观察到。

结论 当前数据表明,姜黄素以高度依赖情境的方式诱导蛋白质组改变,这些改变可能解释其已知的抗肿瘤作用。

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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