GSE306495:VAMP8表达升高通过HIF-1通路增强自噬促进宫颈癌进展
该数据集来自NCBI GEO,聚焦VAMP8在HPV16相关宫颈癌进展中的作用。源站描述显示研究采用蛋白质组学、qPCR和免疫组化评估宫颈组织VAMP8表达,构建Cox预后模型,并利用TCGA-CESC的RNA-seq与临床数据评估临床意义,还在细胞层面考察VAMP8对自噬和肿瘤进展的影响

基本信息
资源简介
GSE306495:VAMP8表达升高通过HIF-1通路增强自噬促进宫颈癌进展
Elevated VAMP8 Expression Promotes Cervical Cancer Progression by Enhancing Autophagy via HIF-1 Pathway
该数据集来自NCBI GEO,聚焦VAMP8在HPV16相关宫颈癌进展中的作用。数据包含1个文件(GSE306495_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱(GPL16791,人9606)。源站描述显示研究采用蛋白质组学、qPCR和免疫组化评估宫颈组织VAMP8表达,构建Cox预后模型,并利用TCGA-CESC的RNA-seq与临床数据评估临床意义,还在细胞层面考察VAMP8对自噬和肿瘤进展的影响。可用于宫颈癌预后相关基因表达分析与自噬机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:宫颈癌在低收入和中等收入国家高发,主要由高危型HPV16引起。囊泡相关膜蛋白8(VAMP8)参与囊泡运输和自噬,可能影响HPV16相关宫颈癌的进展。方法:采用蛋白质组学、qPCR和免疫组化评估HPV16阳性病变(包括低级别和高级别鳞状上皮内病变及癌症)患者宫颈组织标本及HPV阴性正常对照中的VAMP8表达。利用一组宫颈癌患者的免疫组化数据构建预后Cox比例风险模型。进一步利用癌症基因组图谱-宫颈癌(TCGA-CESC)队列的RNA-seq和临床数据评估VAMP8的临床意义。在HP
【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:GPL16791、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=GSE306495
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 18 202,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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:宫颈癌在低收入和中等收入国家较为常见,主要由高危型HPV16引起。囊泡相关膜蛋白8(VAMP8)参与囊泡运输和自噬,可能影响HPV16相关宫颈癌的进展。方法:采用蛋白质组学、qPCR和免疫组化方法,评估HPV16阳性病变患者(包括低级别和高级别鳞状上皮内病变及癌症)和HPV阴性正常对照者宫颈组织标本中VAMP8的表达。利用一组宫颈癌患者的免疫组化数据,建立用于预后评估的Cox比例风险模型。利用癌症基因组图谱-宫颈癌(TCGA-CESC)队列的RNA-seq和临床数据,进一步评估VAMP8的临床意义。在体外,使用HPV16 E6/E7永生化宫颈上皮细胞(Ect1/E6E7)和宫颈癌细胞系(SiHa、HeLa、C-33A),并在体内使用SiHa异种移植模型,检测VAMP8对自噬和肿瘤进展的影响。通过对Ect1/E6E7和SiHa细胞进行转录组分析,鉴定VAMP8调控的通路。
在SiHa细胞中进行染色质免疫沉淀(ChIP)和双荧光素酶报告基因实验,以确认对HIF-1通路的调控。结果:VAMP8在HPV16阳性样本中上调,尤其是在低级别鳞状上皮内病变(LSIL)中。VAMP8升高与较差的生存结局和晚期肿瘤分期相关。VAMP8增强了HPV16阳性宫颈细胞中的自噬并降低了增殖和侵袭性,但在已建立的癌细胞系中则增加。在体内,VAMP8过表达促进了肿瘤生长和自噬。HIF-1通路成为VAMP8的关键调控轴,增强缺氧反应和血管生成。结论:HPV16相关宫颈癌中VAMP8升高通过HIF-1通路增强自噬,从而促进肿瘤进展,提示其作为诊断标志物的潜力
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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