T淋巴细胞诱导乳腺癌细胞表达冠蛋白-1A使其穿越血脑屏障模型迁移
本研究用LC-MS比较乳腺癌细胞与T细胞共培养前后蛋白质组,并以siRNA和人工血脑屏障模型检测。T细胞接触后35个蛋白显著改变,包括coronin-1A;敲低CORO1A使穿透力降至60%,对脑亲和力细胞系影响较小

基本信息
资源简介
T淋巴细胞诱导乳腺癌细胞表达冠蛋白-1A使其穿越血脑屏障模型迁移
本研究用LC-MS比较乳腺癌细胞与T细胞共培养前后蛋白质组,并以siRNA和人工血脑屏障模型检测。T细胞接触后35个蛋白显著改变,包括coronin-1A;敲低CORO1A使穿透力降至60%,对脑亲和力细胞系影响较小。52例转移性乳腺癌样本经免疫组化和RT-PCR确认coronin-1A表达,204例原发乳腺癌mRNA数据库验证其上调。结论:T淋巴细胞触发癌细胞表达coronin-1A等蛋白,促进其穿过体外血脑屏障,其上调提示与乳腺癌脑转移相关(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在既往工作中,我们发现T淋巴细胞在ER阴性乳腺癌脑转移增加中起突出作用。在本研究中,我们探讨了来源于对脑具有不同亲和力的癌症的乳腺癌细胞系中,因T细胞接触而发生的、与穿透血脑屏障(BBB)相关的表达变化。 方法:通过LC-MS比较乳腺癌细胞与T细胞共培养前后的蛋白质组,鉴定蛋白的差异表达。使用siRNA沉默肿瘤细胞中的蛋白表达,并采用人工BBB模型研究其对乳腺癌细胞系通过的影响。 结果:基于质谱的蛋白质组学显示,乳腺癌细胞系在接触T细胞后,有35种蛋白的表达发生显著改变。其中包括coronin-1A,这是一种与细胞运动相关的蛋白。敲低乳腺癌细胞中的CORO1A可将其穿过人工BBB的能力降低至60%。对于来源于对脑具有亲和力的乳腺癌的细胞系,这些影响显著较小。通过免疫组织化学和RT-PCR对52例转移性乳腺癌患者的乳腺癌样本进行了检测,这些患者有或无脑转移灶,从而证实了coronin-1A的表达。最后,在一个公开可用的mRNA表达数据库中验证了CORO1A上调,该数据库包含204例已知转移部位的原发性乳腺癌。 结论:我们得出结论,T淋巴细胞触发癌细胞表达包括coronin-1A在内的蛋白,从而促进其通过体外BBB。此外,coronin-1A在乳腺癌患者脑转移形成中的突出作用,因其在伴有脑转移的乳腺癌患者组织样本中上调而得到强烈提示。
【主题与分类】
主题标签:Breast cancer、brain metastasis、blood-brain barrier、proteomics、liquid chromatography-mass spectrometry、coronin-1a。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD053787
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源站:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD053787
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:在既往工作中,我们发现T淋巴细胞在ER阴性乳腺癌脑转移增加中起突出作用。在本研究中,我们探讨了来源于对脑具有不同亲和力的癌症的乳腺癌细胞系中,因T细胞接触而发生的、与穿透血脑屏障(BBB)相关的表达变化。
方法:通过LC-MS比较乳腺癌细胞与T细胞共培养前后的蛋白质组,鉴定蛋白的差异表达。使用siRNA沉默肿瘤细胞中的蛋白表达,并采用人工BBB模型研究其对乳腺癌细胞系通过的影响。
结果:基于质谱的蛋白质组学显示,乳腺癌细胞系在接触T细胞后,有35种蛋白的表达发生显著改变。其中包括coronin-1A,这是一种与细胞运动相关的蛋白。敲低乳腺癌细胞中的CORO1A可将其穿过人工BBB的能力降低至60%。对于来源于对脑具有亲和力的乳腺癌的细胞系,这些影响显著较小。通过免疫组织化学和RT-PCR对52例转移性乳腺癌患者的乳腺癌样本进行了检测,这些患者有或无脑转移灶,从而证实了coronin-1A的表达。最后,在一个公开可用的mRNA表达数据库中验证了CORO1A上调,该数据库包含204例已知转移部位的原发性乳腺癌。
结论:我们得出结论,T淋巴细胞触发癌细胞表达包括coronin-1A在内的蛋白,从而促进其通过体外BBB。此外,coronin-1A在乳腺癌患者脑转移形成中的突出作用,因其在伴有脑转移的乳腺癌患者组织样本中上调而得到强烈提示。
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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