代谢组学与蛋白质组学揭示Lactobacillus crispatus对宫颈癌细胞的抑制作用

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/宫颈癌分类,主题标签为Metabolomics。研究采用非靶向蛋白质组学和代谢组学技术,探究Lactobacillus crispatus对宫颈癌细胞(SiHa)及正常宫颈细胞(Ect1/E6E7)生长的影响

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蛋白质分类Metabolomics
Metabolomics and Proteomics Reveal the Inhibitory Effect of Lactobacillus crispatus on Cervical Cancer Cells

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

代谢组学与蛋白质组学揭示Lactobacillus crispatus对宫颈癌细胞的抑制作用

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/宫颈癌分类,主题标签为Metabolomics。研究采用非靶向蛋白质组学和代谢组学技术,探究Lactobacillus crispatus对宫颈癌细胞(SiHa)及正常宫颈细胞(Ect1/E6E7)生长的影响。研究发现Lactobacillus crispatus对SiHa细胞的抑制作用与多种生物学过程相关,尤其是铁死亡通路,并涉及HMOX1、SLC39A14、VDAC2、ACSL4和LPCAT3等铁死亡相关蛋白的表达调控。该数据可用于宫颈癌发病机制、铁死亡通路及益生菌抗肿瘤作用的研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宫颈癌因其高发病率和死亡率,仍是全球重大健康问题。近年来,Lactobacillus crispatus因在维持宫颈健康中的关键作用而受到关注。尽管已有研究探索使用L. crispatus缓解宫颈癌,但其潜在机制在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们采用非靶向蛋白质组学和代谢组学技术,探究L. crispatus如何影响宫颈癌细胞(SiHa)和正常宫颈细胞(Ect1/E6E7)的生长。我们的发现表明,L. crispatus对SiHa细胞的抑制作用与多种生物学过程相关,尤其是铁死亡通路。具体而言,发现L. crispatus通过SiHa细胞调控HMOX1、SLC39A14、VDAC2、ACSL4和LPCAT3等与铁死亡密切相关的蛋白表达。Addit

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS10498

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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

宫颈癌因其高发病率和死亡率,仍然是全球重要的健康问题。近年来,卷曲乳杆菌因其在维持宫颈健康中的关键作用而受到关注。尽管已有一些研究探索了利用卷曲乳杆菌来缓解宫颈癌,但其潜在机制仍很大程度上未知。在本研究中,我们采用非靶向蛋白质组学和代谢组学技术,探究卷曲乳杆菌如何影响宫颈癌细胞(SiHa)和正常宫颈细胞(Ect1/E6E7)的生长。我们的研究结果表明,卷曲乳杆菌对SiHa细胞的抑制作用与多种生物过程有关,尤其是铁死亡途径。具体而言,发现卷曲乳杆菌能够调节SiHa细胞中HMOX1、SLC39A14、VDAC2、ACSL4和LPCAT3等蛋白的表达,这些蛋白与铁死亡密切相关。此外,它还激活了SiHa细胞中的TCA循环,导致活性氧(ROS)和脂质过氧化物(LPO)水平升高。这些结果揭示了卷曲乳杆菌的治疗潜力。

crispatus在靶向铁死亡通路治疗宫颈癌方面的作用,为宫颈癌的研究和治疗开辟了新途径。

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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