Lnc-GATS-3:3/MCM7调控CDK/Rb/E2F通路促进宫颈鳞癌细胞增殖与侵袭

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈鳞状细胞癌与正常组织配对样本的全转录组测序表达谱,聚焦lnc-GATS-3:3/MCM7通过CDK/Rb/E2F信号通路调控SiHa宫颈癌细胞增殖、侵袭、迁移和凋亡的机制研究

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时间序列分类GPL246769606
GSE318000: Lnc-GATS-3:3/MCM7 promotes the proliferation and invasion of cervical squamous cell carcinoma cells by regulating the CDK/Rb/E2F signaling pathway

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

Lnc-GATS-3:3/MCM7调控CDK/Rb/E2F通路促进宫颈鳞癌细胞增殖与侵袭

Lnc-GATS-3:3/MCM7 promotes the proliferation and invasion of cervical squamous cell carcinoma cells by regulating the CDK/Rb/E2F signaling pathway

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈鳞状细胞癌与正常组织配对样本的全转录组测序表达谱,聚焦lnc-GATS-3:3/MCM7通过CDK/Rb/E2F信号通路调控SiHa宫颈癌细胞增殖、侵袭、迁移和凋亡的机制研究。数据可用于差异表达分析、GO与KEGG富集分析、细胞周期相关lncRNA-mRNA识别,以及验证lnc-GATS-3:3沉默对MCM7和CDK/Rb/E2F通路的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究探讨了lnc-GATS-3:3/微小染色体维持蛋白7(MCM7)在SiHa宫颈癌细胞增殖、侵袭、迁移和凋亡中的作用及机制。对配对的宫颈癌与正常组织样本进行了全转录组测序,随后进行GO和KEGG富集分析。采用cis方法识别与细胞周期相关的lncRNA和mRNA。使用qRT-PCR检测宫颈癌和正常组织中lnc-GATS-3:3与MCM7的表达水平。随后,采用CCK-8、TUNEL、Transwell、Western Blot和流式细胞术实验评估lnc-GATS-3:3沉默对宫颈癌细胞增殖、凋亡、迁移和侵袭的影响。使用qRT-PCR和WB证实了lnc-GATS-3:3下调对MCM7及CDK/Rb/E2F信号通路的影响。

【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=GSE318000

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 25 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

本研究探讨了lnc-GATS-3:3/微小染色体维持蛋白7(MCM7)在SiHa宫颈癌细胞增殖、侵袭、迁移和凋亡中的作用及机制。对配对的宫颈癌和正常组织样本进行了全转录组测序,随后进行GO和KEGG富集分析。采用cis方法鉴定与细胞周期相关的lncRNA和mRNA。使用qRT-PCR检测宫颈癌和正常组织中lnc-GATS-3:3和MCM7的表达水平。随后,采用CCK-8、TUNEL、Transwell、Western Blot和流式细胞术实验评估lnc-GATS-3:3沉默对宫颈癌细胞增殖、凋亡、迁移和侵袭的影响。使用qRT-PCR和WB分析证实了lnc-GATS-3:3下调对MCM7及CDK/Rb/E2F信号通路的影响。最后,进行致瘤实验以验证lnc-GATS-3:3沉默后肿瘤增殖能力的改变。lnc-GATS-3:3和MCM7在宫颈癌组织中的表达显著升高(p < 0.05)。

沉默lnc-GATS-3:3可抑制宫颈癌细胞的增殖、迁移和侵袭(p < 0.05),促进细胞凋亡(p < 0.05),并抑制MCM7、CDK-4、CDK-6、Rb和Cyclin D1的表达。此外,沉默lnc-GATS-3:3可抑制裸鼠体内的肿瘤生长。总之,我们的研究结果证实,Lnc-GATS-3:3/MCM7轴通过调控CDK/Rb/E2F信号通路促进宫颈癌细胞的增殖、侵袭和迁移,同时抑制细胞凋亡,从而表明该轴是宫颈癌进展中的关键因素。

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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