转染TGFBR1*6A低功能变异体的人MCF-7乳腺癌细胞转录谱分析以鉴定迁移通路相关基因

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-9093

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数据说明

TGFBR16A是1型转化生长因子β受体（TGFBR1）的一种常见亚效变异体，一些研究已将其与癌症风险增加相关联。尽管当稳定转染至MCF-7乳腺癌细胞中时，TGFBR16A能够将TGF-β的生长抑制信号转变为生长刺激信号，但TGFBR16A的生物学效应在很大程度上仍不清楚。为广泛探究TGFBR16A潜在的致癌特性，我们评估了其对MCF-7细胞迁移和侵袭的影响。我们发现，TGFBR16A以不依赖TGF-β信号传导的方式显著增强MCF-7细胞的迁移和侵袭。我们利用模拟细胞迁移实验的条件建立并进行了基因芯片分析，以确定迁移通路中哪些基因在MCF-76A细胞与MCF-79A（转染野生型）细胞之间存在差异调控。基因芯片分析鉴定出，与9A相比，*6A中有两个参与细胞迁移和侵袭的下调基因：ARHGAP5（编码ARHGAP5）和FN1（编码纤连蛋白-1，FN1）。我们随后得以在实验室的进一步研究中利用这一信息。

实验总体设计：将MCF-7细胞稳定转染pIRES-TGFBR1-HA-FLAG或pIRES-TGFBR16A-HA-FLAG。挑选克隆，分别命名为6A-SA5和WT-WB1，分别对应6A和TGFBR1克隆。我们发现*6A突变导致MCF-7细胞迁移和侵袭增加，且不依赖于TGF-beta。我们使用基因芯片来鉴定两种细胞系之间差异调控的基因，这些基因可能导致该表型。我们从过夜血清饥饿后给予完全培养基的样本中收集RNA，以模拟迁移实验中的条件。除正常的10%热灭活FBS外，培养基中未添加外源性生长因子。收集样本并进行三次重复检测（在本数据集中称为样本1、s

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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