人MCF-7乳腺癌细胞系转染表达Erbeta腺病毒后经雌激素或他莫昔芬处理的转录谱分析揭示他莫昔芬选择性调控一组独特的60余个基因,这些基因受雌二醇或雷洛昔芬调控极小

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签为Transcriptomics。数据涉及转染表达Erbeta腺病毒的人MCF-7乳腺癌细胞系,经雌激素或tamoxifen处理后的转录表达谱

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基因组分类Transcriptomics
Transcription profiling of human MCF-7 breast cancer cell line transfected with adenovirus expressing Erbeta treated with estrogen or tamoxifen reveals tamoxifen can selectively regulate a unique set of >60 genes, which are minimally regulated by estradiol (E2) or raloxifene.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

人MCF-7乳腺癌细胞系转染表达Erbeta腺病毒后经雌激素或他莫昔芬处理的转录谱分析揭示他莫昔芬选择性调控一组独特的60余个基因,这些基因受雌二醇或雷洛昔芬调控极小

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签为Transcriptomics。数据涉及转染表达Erbeta腺病毒的人MCF-7乳腺癌细胞系,经雌激素或tamoxifen处理后的转录表达谱。源站描述指出,tamoxifen可选择性调控一组独特的>60个基因,这些基因受estradiol (E2)或raloxifene调控极小,且该调控由ERalpha介导,可被E2或ICI 182,780逆转;引入ERbeta可逆转约75%的基因调控。该数据可用于研究tamoxifen敏感性标志物及耐药机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):选择性雌激素受体(ER)调节剂tamoxifen在乳腺癌治疗和预防中的有益作用被认为是通过其拮抗雌激素刺激作用的能力实现的,尽管tamoxifen也可能具有一些雌激素样激动剂效应。在此,我们报告,除了这些混合的激动/拮抗作用外,tamoxifen还可以选择性地调控一组独特的>60个基因,这些基因在ERalpha阳性的MCF-7人乳腺癌细胞中受estradiol (E2)或raloxifene调控极小。这种由tamoxifen介导的基因调控由ERalpha介导,并可被E2或ICI 182,780逆转。将ERbeta引入MCF-7细胞可逆转tamoxifen对其中约75%基因的作用。为了检验这些基因是否可作为tamoxifen敏感性和/或耐药发展的标志物,检测了它们在br

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-4025

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

选择性雌激素受体(ER)调节剂他莫昔芬在乳腺癌治疗和预防中的有益效果被认为是通过其拮抗雌激素刺激作用的能力实现的,尽管他莫昔芬也可能具有一些类似雌激素的激动剂效应。在此,我们报告,除了这些混合的激动/拮抗作用外,他莫昔芬还能选择性地调控一组独特的超过60个基因,这些基因在ERα阳性的MCF-7人乳腺癌细胞中受雌二醇(E2)或雷洛昔芬的调控极小。他莫昔芬的这种基因调控是由ERα介导的,并可被E2或ICI 182,780逆转。将ERβ引入MCF-7细胞可逆转他莫昔芬对其中约75%基因的作用。为了检验这些基因是否可能作为他莫昔芬敏感性及/或耐药性发展的标志物,我们检测了接受他莫昔芬辅助治疗的女性乳腺癌中这些基因的表达水平。

在ER阳性癌症女性中,发现两个受他莫昔芬刺激的基因YWHAZ/14-3-3z和LOC441453的高表达与他莫昔芬治疗后的疾病复发显著相关,因此它们似乎是预后不良的标志物。我们的数据揭示了他莫昔芬作用的一个新维度,涉及他莫昔芬优先调控的基因表达,并确定了可能作为肿瘤对他莫昔芬治疗反应性或抵抗性标志物的基因。这可能对他莫昔芬与芳香化酶抑制剂作为辅助内分泌治疗的选择产生影响。

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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