GSE264492:转录组分析揭示无乳链球菌在宫颈腺癌中激活致癌通路
该数据集来自 NCBI GEO,聚焦宫颈腺癌(AC)与无乳链球菌(GBS)的相互作用。研究利用 TCGA 公共数据和时间序列转录组数据,发现 GBS 激活 MAPK 信号通路和 mTORC1 信号通路,并通过 Western blotting、RT-qPCR 和细胞活力实验验证其促进癌细胞增殖的作用

基本信息
资源简介
GSE264492:转录组分析揭示无乳链球菌在宫颈腺癌中激活致癌通路
Transcriptomic analysis reveals Streptococcus agalactiae activation of oncogenic pathways in cervical adenocarcinoma
该数据集来自 NCBI GEO,聚焦宫颈腺癌(AC)与无乳链球菌(GBS)的相互作用。研究利用 TCGA 公共数据和时间序列转录组数据,发现 GBS 激活 MAPK 信号通路和 mTORC1 信号通路,并通过 Western blotting、RT-qPCR 和细胞活力实验验证其促进癌细胞增殖的作用。数据包含 1 个文件(GSE264492_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,可用于研究宫颈腺癌中细菌感染相关致癌机制及通路激活模式(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):宫颈腺癌(AC)是子宫颈癌(CC)的一种亚型,由于其治疗耐药性以及与宫颈鳞状细胞癌相比预后较差,临床处理面临挑战。无乳链球菌[B族链球菌(GBS)]是一种革兰阳性球菌,已被发现与宫颈癌中的宫颈上皮内瘤变相关。然而,GBS与宫颈癌(尤其是腺癌)之间相互作用的内在机制仍不明确。本研究利用癌症基因组图谱公共数据和时间序列转录组数据,探讨了GBS与腺癌之间的相互作用,揭示了两个关键通路的激活:“MAPK信号通路”和“mTORC1信号”。通过蛋白质印迹、逆转录定量PCR和细胞活力实验验证了这些通路的激活及其促进癌细胞增殖的作用。随后,本研究评估了靶向这些通路的两种抗癌药物(比美替尼和利达福莫司)在腺癌细胞治疗中的疗效。细胞活力和细胞毒性实验观察到,比美替尼表现出细胞静止效应,而利达福莫司在处理HeLa细胞48小时后影响有限。比美替尼与利达福莫司联合应用的细胞毒性效应显著大于单药治疗,尽管协同评分提示为相加效应。此外,与未暴露于GBS的HeLa细胞相比,该药物组合可能增强对暴露于GBS的HeLa细胞的作用。总体而言,MAPK和mTORC1信号通路被确定为与GBS和腺癌细胞相关的主要通路。比美替尼与利达福莫司联合应用可能是一种潜在的腺癌治疗方法。
【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:GPL28038、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=GSE264492
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 28 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
宫颈腺癌(AC)是子宫颈癌(CC)的一种亚型,由于其治疗耐药性以及与宫颈鳞状细胞癌相比预后较差,构成了临床挑战。无乳链球菌[Group B Streptococcus(GBS)]是一种革兰阳性球菌,已被发现与CC中的宫颈上皮内瘤变相关。然而,GBS与CC(尤其是AC)之间相互作用的内在机制仍不明确。本研究利用癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas)公共数据和时间序列转录组数据,探究了GBS与AC之间的相互作用,揭示了两个关键通路的激活:“MAPK信号通路”和“mTORC1信号”。通过蛋白质印迹、逆转录定量PCR和细胞活力实验,验证了这些通路的激活及其在促进癌细胞增殖中的作用。随后,本研究评估了靶向这些通路的两种抗癌药物(binimetinib和ridaforolimus)在AC细胞治疗中的疗效。
在细胞活力和细胞毒性实验中观察到,Binimetinib表现出细胞静止效应,而ridaforolimus在处理HeLa细胞48小时后对其影响有限。与单药治疗相比,binimetinib和ridaforolimus的联合使用产生了显著更强的细胞毒性效果,尽管协同评分表明这是一种相加效应。此外,与未暴露于GBS的HeLa细胞相比,这种药物组合可能增强对暴露于GBS的HeLa细胞的效果。总体而言,MAPK和mTORC1信号通路被确定为与GBS和AC细胞相关的主要通路。binimetinib和ridaforolimus的联合使用可能是AC的一种潜在治疗方法。
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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