研究接受导管原位癌或其他乳腺癌手术女性经导管灌洗采集的细胞

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,聚焦接受导管原位癌或其他乳腺癌手术的女性。数据围绕经乳腺导管灌洗采集的细胞及原发性导管原位癌培养物,研究程序性细胞死亡调控基因 bcl-2、bax 和 bcl-xL 的表达模式,并探索通过基因操作下调抗凋亡基因 bcl-2 和

Wake Forest University Health SciencesWake Forest University Health Sciences
clinicaltrials
浏览 9
基因组Breast Cancer
Studying Cells Collected Through Ductal Lavage in Women Undergoing Surgery for Ductal Carcinoma In Situ or Other Breast Cancer

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

研究接受导管原位癌或其他乳腺癌手术女性经导管灌洗采集的细胞

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,聚焦接受导管原位癌或其他乳腺癌手术的女性。数据围绕经乳腺导管灌洗采集的细胞及原发性导管原位癌培养物,研究程序性细胞死亡调控基因 bcl-2、bax 和 bcl-xL 的表达模式,并探索通过基因操作下调抗凋亡基因 bcl-2 和/或 bcl-xL、单独或联合生理预防剂量他莫昔芬柠檬酸盐,对程序性细胞死亡诱导效果的影响。可用于乳腺癌尤其是导管原位癌的细胞凋亡机制与预防性干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌。目的: 确定程序性细胞死亡(PCD)调控基因 bcl-2、bax 和 bcl-xL 在原发性导管原位癌(DCIS)培养物中的表达模式。 确定通过基因操作下调抗凋亡基因 bcl-2 和/或 bcl-xL,单独或联合生理预防剂量的他莫昔芬柠檬酸盐,是否在原发性 DCIS 细胞培养物中具有最高的 PCD 诱导。 确定程序性细胞死亡调控基因 bcl-2、bax 和 bcl-xL 在经乳腺导管灌洗获得的细胞中的表达模式。 确定通过基因操作下调抗凋亡基因 bcl-2 和/或 bcl-xL,单独或联合生理预防剂量的他莫昔芬柠檬酸盐,是否在经乳腺导管灌洗获得的细胞中具有最高的 PCD 诱导。概要:患者接受乳腺灌洗以采集

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00896857

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    • 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

疾病:乳腺癌。目的:* 确定程序性细胞死亡(PCD)调控基因bcl-2、bax和bcl-xL在原位导管癌(DCIS)原代培养中的表达模式。* 确定通过基因操作下调抗凋亡基因bcl-2和/或bcl-xL,单独或结合生理预防剂量的枸橼酸他莫昔芬,是否在原代DCIS细胞培养中诱导PCD最高。* 确定通过乳腺导管灌洗获得的细胞中PCD调控基因bcl-2、bax和bcl-xL的表达模式。* 确定通过基因操作下调抗凋亡基因bcl-2和/或bcl-xL,单独或结合生理预防剂量的枸橼酸他莫昔芬,是否在通过乳腺导管灌洗获得的细胞中诱导PCD最高。大纲:患者在计划手术前接受乳腺灌洗以收集原代上皮细胞进行细胞学分析。从手术中获得的原位导管癌(DCIS)组织样本用于建立原代DCIS细胞培养。

通过导管灌洗获取的DCIS细胞和原代上皮细胞,采用蛋白质印迹法和免疫组织化学染色法分析bcl-2、bax及bcl-xL的内源性蛋白水平,以确定将用于诱导凋亡的合适反义寡核苷酸分子。将导管灌洗得到的DCIS细胞和原代上皮细胞分别或联合使用反义寡核苷酸和/或生理化学预防剂量的枸橼酸他莫昔芬处理,以确定哪种处理能最大程度地诱导细胞死亡。通过蛋白质印迹法和免疫组织化学法分析这些处理对蛋白质表达的影响。同时,分析这些处理对程序性细胞死亡标志物(即DNA断裂和半胱天冬酶激活)的影响。利用基于PCR的定量测定法分析mRNA表达的变化。分子标志物检测的结果

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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