GSE285993:VRK1 是宫颈小细胞神经内分泌癌的新型治疗靶点

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦宫颈小细胞神经内分泌癌(SCNEC)这一罕见且预后较差的高级别神经内分泌癌。数据基于表达谱芯片(GPL16699,人 9606),包含 1 个文件(GSE285993_series_matrix.txt.gz),可用于分析 VRK1 在 SCNEC 与其他宫颈癌类

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL166999606
GSE285993: VRK1 is a Novel Therapeutic Target for Small Cell Neuroendocrine Carcinoma of the Cervix

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE285993:VRK1 是宫颈小细胞神经内分泌癌的新型治疗靶点

VRK1 is a Novel Therapeutic Target for Small Cell Neuroendocrine Carcinoma of the Cervix

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦宫颈小细胞神经内分泌癌(SCNEC)这一罕见且预后较差的高级别神经内分泌癌。数据基于表达谱芯片(GPL16699,人 9606),包含 1 个文件(GSE285993_series_matrix.txt.gz),可用于分析 VRK1 在 SCNEC 与其他宫颈癌类型中的表达差异,并支持以 VRK1 为潜在治疗靶点的分子特征研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宫颈小细胞神经内分泌癌(SCNEC)被归类为宫颈高级别神经内分泌癌,由于缺乏有效治疗,其预后比其他主要组织学类型的宫颈癌(如鳞状细胞癌和腺癌)更差。基于其分子特征开发新的治疗靶点非常必要;然而,由于 SCNEC 的罕见性以及由此导致的研究资源缺乏,这一工作一直受到限制。在此,我们将痘苗病毒相关激酶 1(VRK1)确定为 SCNEC 的潜在治疗靶点。VRK1 是通过我们之前报道的患者来源类器官的蛋白质组学分析而受到关注的。患者样本的免疫组织化学显示,VRK1 表达在 SCNEC 中持续高表达,而在其他宫颈癌中其表达可变。VRK1 敲低显著抑制了 c

【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、GPL16699、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=GSE285993

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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

宫颈小细胞神经内分泌癌(SCNEC)被归类为宫颈高级别神经内分泌癌,由于缺乏有效治疗手段,其预后较其他主要组织学类型的宫颈癌(如鳞状细胞癌和腺癌)更差。基于其分子特征开发新的治疗靶点极为必要;然而,由于SCNEC的罕见性及由此导致的研究资源匮乏,相关研究一直受限。在此,我们鉴定出痘苗病毒相关激酶1(VRK1)作为SCNEC的潜在治疗靶点。VRK1是通过我们先前报道的患者来源类器官蛋白质组学分析而受到关注的。患者样本的免疫组织化学显示,VRK1在SCNEC中表达持续高表达,而在其他宫颈癌中其表达则存在差异。VRK1敲低显著抑制了三维培养中的细胞增殖以及体内异种移植肿瘤的生长。对小鼠异种移植模型RNA-seq数据进行的基因集富集分析表明,VRK1与线粒体功能相关。

随后的体外实验表明,在氧化应激的特殊条件下,敲低VRK1可抑制SCNEC细胞增殖,同时损害线粒体功能。最后,在SCNEC中一致观察到VRK2低表达,其被提出作为VRK1敲低有效性的生物标志物。这些发现表明,SCNEC是靶向VRK1的最佳肿瘤群体。敲低VRK1诱导了显著的抗肿瘤效应,突显了其作为SCNEC治疗靶点的潜力。在机制上,这些效应似乎是通过线粒体功能障碍介导的。

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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