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

该数据集来自NCBI GEO,标题为HIF-3α诱导的miR-630表达通过正反馈环路促进宫颈癌细胞癌症标志的miRNA-seq研究

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基因组GPL185739606
GSE158531: HIF-3α-induced miR-630 expression promotes cancer hallmarks in cervical cancer cells by forming a positive feedback loop [miRNA-seq]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

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

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

该数据集来自NCBI GEO,标题为HIF-3α诱导的miR-630表达通过正反馈环路促进宫颈癌细胞癌症标志的miRNA-seq研究。数据包含1个文件GSE158531_series_matrix.txt.gz,属于非编码RNA高通量测序表达谱,物种为人类(9606),平台为GPL18573。源站描述指出缺氧通过HIF-3α上调包括miR-630在内的多种miRNA,miR-630稳定过表达促进HeLa细胞放疗抵抗、抑制凋亡、迁移侵袭及EMT介导的转移,而稳定抑制则表现相反特征。该数据可用于研究缺氧因子与miRNA在宫颈癌中的调控机制(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):缺氧通过诱导包括microRNA基因在内的众多基因水平,在宫颈癌发展和转移中发挥关键作用。但我们对缺氧因子和microRNA如何协同调控宫颈癌细胞标志知之甚少。在此,我们显示缺氧诱导的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促进癌症标志,包括放疗抵抗、抑制凋亡、增加迁移和侵袭以及EMT介导的转移。稳定抑制miR-630则表现出相反特征。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)研究HIF-3α的靶标。我们显示

【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=GSE158531

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    • 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

缺氧在宫颈癌的发展和转移中具有关键作用,其通过诱导包括microRNA基因在内的众多基因的表达水平而发挥作用。然而,我们对于缺氧因子和microRNA如何协同调控宫颈癌细胞的标志性特征知之甚少。在此,我们发现缺氧诱导的过表达HIF-3α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的表达,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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