Ecdysoneless蛋白调控病毒与细胞mRNA剪接促进宫颈癌发生
该数据集来自NCBI,聚焦高危型HPV(如HPV16/18)相关的宫颈癌发生机制,研究ECD蛋白(果蝇ecdysoneless基因的人类同源物)与高危型HPV E6蛋白的结合及其对病毒和细胞mRNA剪接的调控

基本信息
资源简介
Ecdysoneless蛋白调控病毒与细胞mRNA剪接促进宫颈癌发生
Ecdysoneless protein regulates viral and cellular mRNA splicing to promote cervical oncogenesis
该数据集来自NCBI,聚焦高危型HPV(如HPV16/18)相关的宫颈癌发生机制,研究ECD蛋白(果蝇ecdysoneless基因的人类同源物)与高危型HPV E6蛋白的结合及其对病毒和细胞mRNA剪接的调控。数据包含1个文件(GSE174317_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,涉及人类样本。可用于探索ECD在HPV阳性及阴性宫颈和头颈肿瘤中的过表达及其对患者生存的预测价值(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):高危亚型人乳头瘤病毒(HPVs),以HPV16/18为代表,与人类肛门生殖道、皮肤及上呼吸消化道癌症存在因果关联。高危HPV癌蛋白E6和E7由多顺反子转录本表达,该转录本可能产生可变剪接的E6 mRNA,这一过程对E6和E7表达及致癌转化至关重要。此前,我们利用酵母双杂交系统鉴定出ECD——果蝇ecdysoneless基因的人类同源物——为一种新型HPV16 E6相互作用蛋白。在此,我们显示ECD的C端区域选择性结合高危型而非低危型HPV E6蛋白。我们证明ECD在HPV阳性以及HPV阴性的宫颈和头颈患者肿瘤样本中过表达。利用TCGA数据集,我们显示ECD mRNA过表达预测这些癌症中更短的生存期。
【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=GSE174317
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
高危型人乳头瘤病毒(HPVs),以HPV16/18为代表,与人类肛门生殖道、皮肤及上呼吸消化道癌症存在因果关联。高危型HPV癌蛋白E6和E7由一条多顺反子转录本表达,该转录本可能通过选择性剪接产生不同的E6 mRNA,这一过程对E6和E7的表达及致癌转化至关重要。此前,我们利用酵母双杂交系统鉴定出ECD——果蝇ecdysoneless基因的人类同源物——为一种新型HPV16 E6相互作用蛋白。在此,我们展示ECD的C端区域选择性结合高危型而非低危型HPV E6蛋白。我们证明,在HPV阳性及HPV阴性的宫颈和头颈部患者肿瘤样本中,ECD均过表达。利用TCGA数据集,我们发现ECD mRNA过表达预示这些癌症患者生存期较短。我们实验室近期工作表明,ECD与RNA生成/剪接机制的多个组分相关联,并参与mRNA出核转运。在此,我们展示ECD是一种RNA结合蛋白,并调控mRNA剪接。
对ECD敲低(KD)后的SiHa细胞进行RNAseq分析,揭示了众多细胞通路的改变,其中mRNA剪接机制组分的显著下调尤为突出。进一步研究显示,ECD KD导致E6 RNA剪接失调,进而引起E7减少和RB蛋白增加。此外,ECD KD还扰乱了若干已知对HPV致癌至关重要的细胞mRNA。最后,我们证明,在宫颈癌细胞系中ECD KD虽减少了致癌特性,但ECD过表达与E7共同作用则导致角质形成细胞永生化。综上所述,我们的结果支持ECD在转录以及病毒和细胞mRNA剪接中发挥新作用,以支持HPV驱动的致癌过程。
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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