GSE305604：整合RNA-seq与LASSO-COX分析揭示丹皮酚在宫颈癌中抑制增殖和诱导凋亡的关键靶基因

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE305604

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数据说明

摘要 背景：天然化合物丹皮酚对宫颈癌具有治疗潜力，但其确切分子机制尚未明确。方法：首先，我们用不同浓度的丹皮酚处理人宫颈癌（HeLa）细胞。通过细胞计数试剂盒8（CCK8）检测和流式细胞术分析评估细胞增殖和凋亡反应。随后采用RNA测序结合可变剪接评估进行转录组分析，以检测差异表达基因（DEGs）。为关键DEGs建立蛋白质相互作用网络，随后进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集研究。从癌症基因组图谱（TCGA）检索与宫颈癌相关的临床数据。预后模型构建纳入Kaplan–Meier生存估计、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归，以及单因素和多因素COX比例风险分析，随后评估模型准确性。最后，通过定量逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）验证DEG表达。

结果：丹皮酚处理可抑制HeLa细胞增殖并诱导其凋亡。转录组和剪接分析揭示了12个关键差异表达基因（DEGs）：NLRP1、FN1、NQO2、NREP、B4GALNT1、ANK3、FAM219A、ODF3B、MAPK15、EPGN、MUC1和MEG3。富集分析表明，这些DEGs主要与炎症过程以及细胞增殖和凋亡死亡的生物学调控相关。对197例TCGA患者临床结局的分析显示，低风险队列的五年生存概率显著提高。经LASSO回归分析，FN1、NQO2和ODF3B被纳入预后特征模型。单因素和多因素COX分析确定T分期、肿瘤分级以及这三个基因的差异表达为显著的结果预测因素。

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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