lncRNA H19通过差异性海绵吸附miR-200b/c和let-7b介导乳腺癌细胞EMT与MET可塑性

转移是一个多步骤过程,肿瘤细胞通过该过程从原发部位播散并在远处部位形成继发肿瘤。转移的病理生理过程由癌细胞的动态可塑性介导,这种可塑性使癌细胞能够通过一个受转录调控的程序——上皮-间质转化(EMT)及其反向过程间质-上皮转化(MET)——在上皮表型和间质表型之间转换

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基因组分类乳腺癌肿瘤转移EMTMETlncRNA H19miR-200b/clet-7b细胞可塑性
The lncRNA H19 mediates breast cancer cell plasticity during EMT and MET plasticity by differentially sponging miR-200b/c and let-7b

基本信息

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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

lncRNA H19通过差异性海绵吸附miR-200b/c和let-7b介导乳腺癌细胞EMT与MET可塑性

转移是一个多步骤过程,肿瘤细胞通过该过程从原发部位播散并在远处部位形成继发肿瘤。转移的病理生理过程由癌细胞的动态可塑性介导,这种可塑性使癌细胞能够通过一个受转录调控的程序——上皮-间质转化(EMT)及其反向过程间质-上皮转化(MET)——在上皮表型和间质表型之间转换

The lncRNA H19 mediates breast cancer cell plasticity during EMT and MET plasticity by differentially sponging miR-200b/c and let-7b

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转移是一个多步骤过程,肿瘤细胞通过该过程从原发部位播散并在远处部位形成继发肿瘤。转移的病理生理过程由癌细胞的动态可塑性介导,这种可塑性使癌细胞能够通过一个受转录调控的程序——上皮-间质转化(EMT)及其反向过程间质-上皮转化(MET)——在上皮表型和间质表型之间转换。利用自发性转移性乳腺癌小鼠模型,我们研究了异质性原发肿瘤内转移能力的分子介导者,以及这些细胞在转移过程中如何操控其上皮-间质可塑性。我们从TA2小鼠的原发乳腺肿瘤、循环系统和肺部转移灶中分离细胞,并发现长链非编码RNA(ln

【主题与分类】

主题标签:乳腺癌、肿瘤转移、EMT、MET、lncRNA H19、miR-200b/c、let-7b、细胞可塑性。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A47ac279a02afb2d09edea05cc4c84113a0fae7fdb72803e76bd0c2d2b36fb196

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

转移是一个多步骤过程,肿瘤细胞从原发部位播散,并在远处部位形成继发肿瘤。转移的病理生理过程由癌细胞的动态可塑性介导,这种可塑性使癌细胞能够在上皮表型和间充质表型之间转换,这一转换由一个受转录调控的程序所驱动,称为上皮-间充质转化(EMT)及其反向过程间充质-上皮转化(MET)。我们利用一种自发性转移性乳腺癌小鼠模型,研究了异质性原发肿瘤内转移能力的分子介导因素,以及这些细胞在转移过程中如何调控其上皮-间充质可塑性。我们从TA2小鼠的原发乳腺肿瘤、循环系统和肺部转移病灶中分离细胞,发现长链非编码RNA(lncRNA)H19通过差异性充当microRNA miR-200b/c和let-7b的海绵,介导了EMT和MET。

我们发现,这种能力使H19能够分别调节微小RNA靶标Git2和Cyth3的表达,这两个靶标编码RAS超家族成员腺苷5′-二磷酸(ADP)核糖基化因子(ARF)的调节因子,ARF是一种促进与EMT相关的细胞迁移及肿瘤细胞播散的鸟苷三磷酸酶(GTPase)。降低H19的丰度或操纵其轴心成员的丰度,可阻止同系小鼠移植瘤的转移。患者样本中H19、GIT2和CYTH3的丰度进一步表明,H19或可作为乳腺肿瘤内转移细胞的生物标志物,并可能作为预防转移的治疗靶点。

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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