HPV18位点特异性整合通过代谢重编程诱导SpHK1/S1P/S1PR1通路功能障碍促进宫颈癌发生-第2部分

该数据集来自NCBI GEO,聚焦高危HPV18在基因组特定位点整合促进宫颈癌发生的机制研究。数据基于CRISPR/Cas9建立的8q24位点特异性HPV18基因敲入细胞模型,采用高通量测序进行表达谱分析,涉及HaCaT细胞、K14-HPV转基因小鼠及宫颈癌临床数据库相关发现

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时间序列分类GPL246769606
GSE285796: Site-Specific HPV18 Integration Facilitates Cervical Carcinogenesis through metabolic reprogramming-Induced dysfunction of the SpHK1/S1P/S1PR1 pathway-part2

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

HPV18位点特异性整合通过代谢重编程诱导SpHK1/S1P/S1PR1通路功能障碍促进宫颈癌发生-第2部分

Site-Specific HPV18 Integration Facilitates Cervical Carcinogenesis through metabolic reprogramming-Induced dysfunction of the SpHK1/S1P/S1PR1 pathway-part2

该数据集来自NCBI GEO,聚焦高危HPV18在基因组特定位点整合促进宫颈癌发生的机制研究。数据基于CRISPR/Cas9建立的8q24位点特异性HPV18基因敲入细胞模型,采用高通量测序进行表达谱分析,涉及HaCaT细胞、K14-HPV转基因小鼠及宫颈癌临床数据库相关发现。数据可用于探索HPV18整合引起的TAD结构改变、IL-17信号通路与S100A8/A9上调、糖酵解等代谢重编程及SpHK1/S1P/S1PR1通路功能障碍,为宫颈癌发病机制研究提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高危型人乳头瘤病毒(HR-HPV)整合到人类基因组的特定基因座是宫颈癌发生的关键事件。然而,HPV整合如何促进恶性转化仍不清楚。在本研究中,我们利用CRISPR/Cas9系统建立了8q24位点特异性HPV18基因敲入细胞模型。我们发现,HPV18敲入导致基因组拓扑关联结构域(TAD)结构的整体改变,并在HaCaT细胞中上调癌症相关基因,导致恶性转化。此外,在HPV18敲入细胞系、K14-HPV转基因小鼠以及宫颈癌临床数据库中,IL-17信号通路和S100A8/A9基因均被发现显著上调。HPV18敲入细胞系的代谢重编程,尤其是糖酵解的上调,促进了甘油

【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=GSE285796

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 06 202,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。

数据说明

高危型人乳头瘤病毒(HR-HPV)整合至人类基因组的特定基因座是宫颈癌发生过程中的关键事件。然而,HPV整合如何促进恶性转化仍不清楚。本研究利用CRISPR/Cas9系统建立了8q24位点特异性HPV18基因敲入细胞模型。我们发现,HPV18敲入导致HaCaT细胞基因组拓扑关联结构域(TAD)结构的全局改变以及癌症相关基因的上调,进而引发恶性转化。此外,在HPV18敲入细胞系、K14-HPV转基因小鼠及宫颈癌临床数据库中发现,IL-17信号通路和S100A8/A9基因显著上调。HPV18敲入细胞系的代谢重编程,尤其是糖酵解的上调,促进了甘油酯合成和1-磷酸鞘氨醇(S1P)分泌。S1P分泌增加及S1P受体1(S1PR1)信号通路的激活诱导了S100A8/A9和细胞因子的表达。

抑制S1P/S1PR1信号通路可下调S100A8/A9的表达,并抑制HPV18敲入细胞系及宫颈癌患者来源异种移植瘤的生长。这些发现为宫颈癌发生的分子机制提供了新的见解,并确定了其治疗的潜在靶点。

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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