Calcitriol介导CaSki宫颈癌细胞基因表达变化的转录组分析

该数据集来自NCBI,包含CaSki人宫颈癌细胞系在Calcitriol处理后的转录组表达谱数据,采用微阵列分析比较处理组与溶剂对照组的全局转录反应,并涉及VDR及其共受体RXR的功能验证

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL231269606
GSE267715: Transcriptomic Profiling of Calcitriol-Mediated Gene Expression Changes in CaSki Human Cervical Cancer Cell Line

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

Calcitriol介导CaSki宫颈癌细胞基因表达变化的转录组分析

Transcriptomic Profiling of Calcitriol-Mediated Gene Expression Changes in CaSki Human Cervical Cancer Cell Line

该数据集来自NCBI,包含CaSki人宫颈癌细胞系在Calcitriol处理后的转录组表达谱数据,采用微阵列分析比较处理组与溶剂对照组的全局转录反应,并涉及VDR及其共受体RXR的功能验证。数据可用于研究维生素D内分泌系统在宫颈癌中的基因组调控效应,探索Calcitriol对HPV16阳性宫颈癌细胞基因表达的影响(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):维生素D内分泌系统主要由其代谢产物Calcitriol和维生素D受体(VDR)介导,在人体众多生理过程中发挥关键作用,从钙代谢到预防包括宫颈癌在内的多种肿瘤。为全面了解Calcitriol在宫颈癌模型中的基因组调控效应,本研究考察了Calcitriol在CaSki细胞中诱导的转录变化,CaSki是一种携带HPV16多拷贝的宫颈细胞系,而HPV16是宫颈癌的主要致病因子。首先,我们通过免疫荧光鉴定了CaSki细胞中VDR及其共受体视黄醇X受体的存在和功能。随后,我们使用微阵列分析评估了Calcitriol处理相对于溶剂对照的全局转录组反应,并进行了验证。

【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:Expression profiling by array、GPL23126、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=GSE267715

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 10 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

维生素D内分泌系统主要由其主代谢物骨化三醇和维生素D受体(VDR)介导,在人体众多生理过程中发挥关键作用,从钙代谢到预防包括宫颈癌在内的多种肿瘤。为全面了解骨化三醇在宫颈癌模型中的基因组调控效应,本研究探讨了骨化三醇在CaSki细胞中诱导的转录变化,CaSki细胞是一种携带多拷贝HPV16(宫颈癌的主要致病因子)的宫颈细胞系。首先,我们通过免疫荧光鉴定了CaSki细胞中VDR及其共受体视黄醇X受体的存在与功能。随后,我们采用微阵列分析评估了骨化三醇处理相较于溶剂对照的全转录组反应,并通过qPCR和蛋白质印迹分析进行验证。我们的研究结果显示,骨化三醇调控了超过1000个蛋白编码基因,以及一些长非编码RNA和microRNA。

总体而言,骨化三醇对CaSki细胞转录组产生了抑制作用,其抑制的基因数量是诱导基因数量的两倍。对结果的功能分析表明,骨化三醇抑制了参与细胞进展的关键细胞过程,特别是抑制细胞增殖,这一发现在本研究中得到了验证。这些结果表明,在这种晚期宫颈癌模型中,骨化三醇通过阻断肿瘤进展的关键过程表现出显著的抗肿瘤作用,强调了维持充足维生素D营养状态对宫颈癌预防的重要性。

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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