GSE179424:Gigaxonin 作为人类癌症预后标志物
该数据集来自 NCBI GEO(GSE179424),主题为 Gigaxonin 作为人类癌症预后标志物,本站归类为肿瘤/宫颈癌

基本信息
资源简介
GSE179424:Gigaxonin 作为人类癌症预后标志物
Gigaxonin as a prognistic marker of human cancer
该数据集来自 NCBI GEO(GSE179424),主题为 Gigaxonin 作为人类癌症预后标志物,本站归类为肿瘤/宫颈癌。数据包含 1 个文件(GSE179424_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL24676。源站描述涉及 GAN 基因第 8 外显子 SNP(rs2608555)在宫颈癌和头颈癌中的频率分析,以及该 SNP 与肿瘤复发和转移的负相关关系。数据可用于研究 Gigaxonin 在肿瘤中的表达特征及预后预测(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 04 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Gigaxonin 是 GAN 基因的产物,是一种 E3 泛素连接酶衔接蛋白,参与神经细胞和成纤维细胞中间丝加工。我们此前已表明,gigaxonin 与 p16 结合后在头颈癌中泛素化 NF-κB。癌症基因组数据库检索显示,GAN 基因第 8 外显子单核苷酸多态性(SNP,rs2608555),c.1293 C>T,p.Y431Y,在正常高加索人群中频率较高(44.25% vs 其他人群 <20%)。为确定该 SNP 是否与肿瘤发生相关,我们分析了宫颈癌和头颈癌受试者的正常与肿瘤 DNA,发现肿瘤样本中该 SNP 频率较高(肿瘤 47% vs 正常 25%,p=0.0017)。尽管与 HPV 状态无关,但观察到与肿瘤复发和转移呈负相关。两种宫颈癌细胞系 ME180 和 HT3 含有
【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:GPL24676、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=GSE179424
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 13 202,引用时请注意版本时效。
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179424
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
Gigaxonin是GAN基因的产物,作为一种E3泛素连接酶衔接蛋白,参与神经细胞和成纤维细胞中间丝的加工过程。我们此前已证实,gigaxonin与p16结合后可泛素化头颈癌中的NF-κB。癌症基因组数据库检索显示,GAN基因第8外显子单核苷酸多态性(SNP,rs2608555),即c.1293 C>T,p.Y431Y,在正常高加索人群中的频率较高(44.25%,而其他人群<20%)。为确定该SNP是否与肿瘤发生相关,我们分析了宫颈癌及头颈癌受试者的正常与肿瘤DNA,发现肿瘤样本中该SNP的频率较高(肿瘤47% vs 正常25%,p=0.0017)。尽管该SNP与HPV状态无关,但观察到其与肿瘤复发和转移呈负相关。与另外5种携带C等位基因(C/C或C/T等位基因)的宫颈癌细胞系和5种头颈癌细胞系相比,携带该SNP(T/T等位基因)的两种宫颈癌细胞系ME180和HT3表现出更高的gigaxonin表达、体外肿瘤细胞生长减少以及顺铂敏感性增强。
CRISPR-Cas9介导的ME180细胞系T/T等位基因向C/C等位基因的转换导致gigaxonin表达降低、snail和twist(上皮-间质转化——EMT标志物)表达增强,以及体外肿瘤细胞生长增加,包括通过Matrigel的侵袭。利用慢病毒系统在CRISPR-Cas9细胞中重新表达gigaxonin,导致gigaxonin表达增加和snail表达降低,伴随体外细胞生长减少。小鼠尾静脉注射研究显示CRISPR-Cas9细胞的肺转移,而在gigaxonin过表达细胞中该转移受到抑制。我们的结果强烈提示GAN基因第8外显子SNP与gigaxonin表达相关,并抑制人类肿瘤中的EMT表型。
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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