GSE228509:Galaxamide 通过抑制 Wnt/β-catenin 通路参与宫颈癌细胞凋亡与干性的抗肿瘤活性
研究以 HeLa 细胞和异种移植小鼠模型为对象,结合 RNA-seq、免疫染色、qRT-PCR 与 Western blotting,分析 Galaxamide 抑制 Wnt 信号通路、诱导细胞凋亡并影响干性的药理效应

基本信息
资源简介
GSE228509:Galaxamide 通过抑制 Wnt/β-catenin 通路参与宫颈癌细胞凋亡与干性的抗肿瘤活性
Antitumor Activity of Galaxamide Involved in Cell Apoptosis and Stemness by Inhibiting Wnt/β-catenin Pathway in Cervical Cancer.
该数据集来自 NCBI GEO(GSE228509),围绕从海藻 Galaxaura filamentosa 提取的环肽 Galaxamide 在宫颈癌中的抗肿瘤作用。研究以 HeLa 细胞和异种移植小鼠模型为对象,结合 RNA-seq、免疫染色、qRT-PCR 与 Western blotting,分析 Galaxamide 抑制 Wnt 信号通路、诱导细胞凋亡并影响干性的药理效应。数据含 1 个文件(GSE228509_series_matrix.txt.gz),属高通量测序表达谱,可用于宫颈癌相关基因表达分析与药物机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:我们此前的工作报道,从海藻 Galaxaura filamentosa 中提取的环肽 Galaxamide 经 MTT 实验显示对 HeLa 细胞具有抗增殖活性。然而,其在体内的治疗效果以及清除宫颈癌细胞的潜在机制仍不清楚。实验方法:获取 HeLa 细胞作为宫颈癌体外模型。研究了 Galaxamide 在 HeLa 细胞和异种移植小鼠模型中的生长抑制作用。采用 RNA-seq 分析 Galaxamide 在 HeLa 细胞中的主要靶点。应用免疫染色、qRT‒PCR 和 Western blotting 检测体外和体内的药理效应。关键结果:Galaxamide 通过抑制 HeLa 细胞中的 Wnt 信号通路,显著抑制细胞生长、集落形成、迁移和侵袭,并诱导细胞凋亡。RNA 测序
【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=GSE228509
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 04 202,引用时请注意版本时效。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景与目的:我们前期工作报道,从海藻Galaxaura filamentosa中提取的环肽galaxamide通过MTT实验对HeLa细胞表现出抗增殖活性。然而,其在体内的治疗效果及清除宫颈癌细胞的潜在机制尚不清楚。实验方法:以HeLa细胞作为体外宫颈癌模型。研究了galaxamide在HeLa细胞和异种移植小鼠模型中的生长抑制作用。采用RNA-seq分析galaxamide在HeLa细胞中的主要靶点。应用免疫染色、qRT‒PCR和Western blotting检测体外和体内的药理效应。关键结果:Galaxamide通过抑制HeLa细胞中的Wnt信号通路,显著抑制细胞生长、集落形成、迁移和侵袭,并诱导细胞凋亡。RNA测序揭示galaxamide通过Wnt6信号通路调控HeLa细胞的干性。通过分析癌症基因组图谱数据库(TCGA),发现Wnt6与人宫颈癌中的干性和凋亡相关基因呈负/正相关。
从HeLa细胞中分离并富集的癌症干样细胞(CSCs)与无干性的HeLa细胞相比,显示出Wnt6和β-catenin基因表达升高。经galaxamide处理后,CSCs的成球能力被消除,同时干性相关基因和Wnt通路基因受到抑制。galaxamide处理伴随HeLa细胞凋亡的诱导,这与BALB/c裸鼠中的结果一致。结论与意义:我们的结果提供了临床前证据,表明通过下调Wnt信号通路抑制干性是galaxamide有效抑制宫颈癌细胞生长并诱导凋亡的分子机制。
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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