缺氧人成体真皮成纤维细胞条件培养基对宫颈癌细胞增强抗癌效应数据集2
该数据集来自 NCBI GEO,标题为缺氧人成体真皮成纤维细胞条件培养基对宫颈癌细胞增强抗癌效应(dataset 2),属于肿瘤/宫颈癌方向
![GSE185979: Enhanced anti-cancer effects of conditioned medium from hypoxic human adult dermal fibroblasts on cervical cancer cells [dataset 2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/95666.jpg)
基本信息
资源简介
缺氧人成体真皮成纤维细胞条件培养基对宫颈癌细胞增强抗癌效应数据集2
Enhanced anti-cancer effects of conditioned medium from hypoxic human adult dermal fibroblasts on cervical cancer cells [dataset 2]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为缺氧人成体真皮成纤维细胞条件培养基对宫颈癌细胞增强抗癌效应(dataset 2),属于肿瘤/宫颈癌方向。数据以蛋白阵列方式检测蛋白质表达谱,包含 1 个文件 GSE185979_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL30865,物种为 9606。研究比较常氧与缺氧培养的人成体真皮成纤维细胞条件培养基对 HeLa 宫颈癌细胞的影响,可用于分析差异蛋白、细胞活力、凋亡与细胞周期相关分子变化,以及蛋白去泛素化和 HTLV-I 感染通路等富集结果(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 15 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):缺氧通过改变细胞内信号传导和分泌因子来调节成纤维细胞功能,从而影响邻近细胞的状态。在本研究中,我们研究了在常氧和缺氧条件下培养的人成体真皮成纤维细胞(HDFs)的条件培养基(CM)对宫颈癌(HeLa)细胞的影响。与常氧培养的 HDFs 条件培养基(N-CM)相比,HeLa 细胞在缺氧培养的 HDFs 条件培养基(H-CM)作用下表现出细胞活力下降、凋亡增加和细胞周期阻滞。在 H-CM 中较 N-CM 上调(> 2 倍)的蛋白质中,LTBR 降低了 HeLa 细胞的活力。在用 H-CM 处理与用 N-CM 处理的 HeLa 细胞中下调(> 2 倍)的细胞内蛋白质中,最富集的生物学过程 GO 条目和 KEGG 通路分别为蛋白质去泛素化和 hsa05166:HTLV-I 感染。在 p
【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:Protein profiling by protein array、GPL30865、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=GSE185979
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 25 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
缺氧通过改变细胞内信号传导和分泌因子来调节成纤维细胞功能,从而影响邻近细胞的状态。在本研究中,我们探究了在常氧和缺氧条件下培养的人成体真皮成纤维细胞(HDFs)条件培养基(CM)对宫颈癌(HeLa)细胞的影响。与常氧培养HDFs的条件培养基(N-CM)相比,缺氧培养HDFs的条件培养基(H-CM)使HeLa细胞活力下降、凋亡增加并发生细胞周期阻滞。在H-CM相较于N-CM上调(> 2倍)的蛋白质中,LTBR降低了HeLa细胞的活力。在H-CM处理的HeLa细胞相较于N-CM处理下调(> 2倍)的细胞内蛋白质中,富集程度最高的生物学过程GO条目和KEGG通路分别为蛋白质去泛素化和hsa05166:HTLV-I感染。在表达改变(> 2倍)的细胞内蛋白质的蛋白质-蛋白质相互作用网络中,确定了1个上调(TNF)和8个下调(ESR1、MCL1、TBP、CD19、LCK、PCNA、CHEK1和POLA1)枢纽蛋白。
在表达下调的核心蛋白中,最富集的生物学过程GO术语和KEGG通路分别是前导链延伸和hsa05166:HTLV-I感染。本研究表明,与N-CM相比,H-CM对宫颈癌细胞具有增强的抗癌效果,并且它诱导了与这些增强抗癌效果相关的细胞内信号模式。
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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