HIF-3α诱导的miR-630表达通过形成正反馈环路促进宫颈癌细胞癌症标志 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈癌细胞中HIF-3α诱导miR-630表达并通过正反馈环路促进癌症标志的RNA-seq表达谱数据

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基因组预测GPL185739606
GSE158530: HIF-3α-induced miR-630 expression promotes cancer hallmarks in cervical cancer cells by forming a positive feedback loop [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

HIF-3α诱导的miR-630表达通过形成正反馈环路促进宫颈癌细胞癌症标志 [RNA-seq]

HIF-3α-induced miR-630 expression promotes cancer hallmarks in cervical cancer cells by forming a positive feedback loop [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈癌细胞中HIF-3α诱导miR-630表达并通过正反馈环路促进癌症标志的RNA-seq表达谱数据。数据涉及缺氧条件下HIF-3α过表达对miRNA表达的影响,以及miR-630在HeLa细胞中促进放疗抵抗、抑制凋亡、增加迁移侵袭和EMT介导转移等功能。可用于研究缺氧因子与microRNA在宫颈癌中的调控机制及下游靶点分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):缺氧在宫颈癌发展和转移中具有关键功能,通过诱导包括microRNA基因在内的众多基因的表达。但我们对缺氧因子和microRNA如何协同调控宫颈癌细胞的标志性特征知之甚少。在此,我们展示缺氧诱导的HIF-3α过表达增加了数十种miRNA的表达,包括miR-630。在HeLa细胞中稳定过表达miR-630可促进癌症标志性特征,包括放疗抵抗、凋亡抑制、迁移和侵袭增加以及EMT介导的转移。稳定抑制miR-630则表现出相反的特征。进一步实验表明miR-630的激活由缺氧处理诱导。关于分子机制,我们使用RNA测序(RNA-seq)和染色质免疫沉淀测序实验(ChIP-seq)来研究HIF-3α的靶点。我们表明

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE158530

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE158530

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    • 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。

数据说明

缺氧通过诱导包括microRNA基因在内的众多基因的表达,在宫颈癌的发生和转移中发挥关键作用。然而,我们对于缺氧因子与microRNA如何协同调控宫颈癌细胞标志性特征知之甚少。本研究表明,缺氧诱导的HIF-3α过表达增加了数十种miRNA的表达,其中包括miR-630。在HeLa细胞中稳定过表达miR-630可促进癌症标志性特征,包括放射抵抗、凋亡抑制、迁移和侵袭增加以及EMT介导的转移。稳定抑制miR-630则表现出相反的特征。进一步实验表明,miR-630的激活由缺氧处理诱导。在分子机制方面,我们采用RNA测序(RNA-seq)和染色质免疫沉淀测序实验(ChIP-seq)研究HIF-3α的靶标。我们发现缺氧诱导HIF-3α表达,通过直接结合miR-630的启动子来激活其表达。同时,miR-630正向调控HIF-1α的表达,但抑制HIF-1α。

综上所述,我们的研究结果揭示了一个新的缺氧诱导的HIF3a-miR-630调节反馈环路,该环路促进宫颈癌细胞的转移和进展,并提示HIF3a和miR-630可能作为宫颈癌的潜在生物标志物和治疗靶点。

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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