GSE267713:CLPTM1L 是宫颈癌肿瘤发生与化疗增敏的假定调控因子

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 CLPTM1L 在宫颈癌中的生物学功能。研究通过 RT-qPCR 检测宫颈癌细胞与组织中 CLPTM1L 的表达,并借助 RNA 测序探索其潜在功能,同时评估细胞增殖速率及对顺铂的敏感性

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基因组预测GPL232279606
GSE267713: CLPTM1L is a putative regulator of tumorigenesis and chemotherapy sensitization in cervical cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE267713:CLPTM1L 是宫颈癌肿瘤发生与化疗增敏的假定调控因子

CLPTM1L is a putative regulator of tumorigenesis and chemotherapy sensitization in cervical cancer

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 CLPTM1L 在宫颈癌中的生物学功能。研究通过 RT-qPCR 检测宫颈癌细胞与组织中 CLPTM1L 的表达,并借助 RNA 测序探索其潜在功能,同时评估细胞增殖速率及对顺铂的敏感性。数据包含 1 个文件(GSE267713_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL23227。可用于宫颈癌基因表达与化疗反应相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宫颈癌是全球女性癌症相关死亡的主要原因之一,但参与其发病机制的宿主基因的确切功能仍不清楚。全基因组关联研究(GWAS)已揭示 CLPTM1L 位点与欧洲女性宫颈癌风险之间存在显著关联,并且已在多种恶性肿瘤中注意到 CLPTM1L 的异常表达。然而,CLPTM1L 在宫颈癌中的作用在很大程度上仍未得到探索。本研究旨在探索 CLPTM1L 在宫颈癌中的生物学功能。通过 RT-qPCR 检测 CLPTM1L 在宫颈癌细胞和组织中的表达。此外,通过 RNA 测序探索了 CLPTM1L 在宫颈癌背景下的潜在生物学功能。使用……评估了细胞增殖速率和宫颈癌细胞对顺铂的响应性。

【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:GPL23227、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=GSE267713

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 10 202,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=GSE267713

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

宫颈癌是全球女性癌症相关死亡的主要原因之一,然而,参与其发病机制的宿主基因的确切功能仍不清楚。全基因组关联研究(GWAS)已揭示,在欧洲女性中CLPTM1L位点与宫颈癌风险存在显著关联,并且已在多种恶性肿瘤中观察到CLPTM1L的异常表达。然而,CLPTM1L在宫颈癌中的作用在很大程度上仍未被探索。本研究旨在探讨CLPTM1L在宫颈癌中的生物学功能。通过RT-qPCR检测了CLPTM1L在宫颈癌细胞和组织中的表达。此外,通过RNA测序探索了CLPTM1L在宫颈癌中的潜在生物学功能。使用CCK-8法评估了细胞增殖率和宫颈癌细胞对顺铂的敏感性,同时通过流式细胞术对细胞凋亡进行了定量。利用裸鼠异种移植模型探索了CLPTM1L对体内肿瘤形成的影响。

我们的研究结果表明,与ECT1/E6E7细胞及癌旁正常组织相比,HeLa和C33A细胞以及宫颈癌组织中CLPTM1L mRNA表达水平显著升高。与CLPTM1L相关的基因富集于Hedgehog信号通路。体外和体内研究显示,降低CLPTM1L表达可通过下游候选基因BOC和LRP2显著抑制细胞增殖。此外,研究发现CLPTM1L下调可通过DAP1增强顺铂诱导的细胞凋亡,并提高宫颈癌细胞对顺铂的敏感性。本研究为宫颈癌的发病机制提供了新的见解,凸显了CLPTM1L作为该恶性肿瘤化疗增敏治疗有前景靶点的潜力。

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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