MTBLS15545:PGM3驱动的己糖胺生物合成通过YBX1 O-GlcNAc糖基化促进肝细胞癌进展(非靶向代谢组学)
磷酸葡萄糖变位酶3(PGM3)是己糖胺生物合成途径(HBP)中的限速酶之一,也是HBP代谢通量的关键调控因子。尽管PGM3的功能作用已在多种肿瘤中得到验证,但其在肝细胞癌(HCC)中的功能和分子机制仍有待阐明

基本信息
资源简介
MTBLS15545:PGM3驱动的己糖胺生物合成通过YBX1 O-GlcNAc糖基化促进肝细胞癌进展(非靶向代谢组学)
磷酸葡萄糖变位酶3(PGM3)是己糖胺生物合成途径(HBP)中的限速酶之一,也是HBP代谢通量的关键调控因子。尽管PGM3的功能作用已在多种肿瘤中得到验证,但其在肝细胞癌(HCC)中的功能和分子机制仍有待阐明
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):磷酸葡萄糖变位酶3(PGM3)是己糖胺生物合成途径(HBP)中的限速酶之一,也是HBP代谢通量的关键调控因子。尽管PGM3的功能作用已在多种肿瘤中得到验证,但其在肝细胞癌(HCC)中的功能和分子机制仍有待阐明。本研究发现,PGM3在HCC组织中表达上调,且PGM3高表达与HCC患者不良预后密切相关。体外和体内结果表明,PGM3增强UDP-GlcNAc合成和蛋白质O-GlcNAc糖基化,从而促进HCC增殖、迁移和侵袭。对HCC细胞进一步进行O-GlcNAc糖基化组测序,鉴定出Y-box结合蛋白1(YBX1)是PGM3介导的O-GlcNAc糖基化的关键底物。值得注意的是,YBX1在特定丝氨酸残基(Ser165)位点的O-GlcNAc糖基化可增强其核转位。此外,我们验证了FR054——一种新近报道的PGM3抑制剂——通过减少PGM3介导的O-GlcNAc糖基化来延缓HCC进展。这些干预措施有效抑制HCC恶性进展。总而言之,我们的研究结果揭示了靶向PGM3-HBP-YBX1信号轴在HCC治疗中的潜在治疗价值。
【主题与分类】
主题标签:非靶向代谢组、质谱数据、肝癌、肿瘤代谢、代谢通路、机制研究、预后分析、差异代谢物。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS15545
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS15545
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
磷酸葡萄糖变位酶3(PGM3)是己糖胺生物合成途径(HBP)中的限速酶之一,也是HBP代谢通量的关键调控因子。尽管PGM3的功能作用已在多种肿瘤中得到验证,但其在肝细胞癌(HCC)中的功能和分子机制仍有待阐明。本研究发现,PGM3在HCC组织中表达上调,且PGM3高表达与HCC患者不良预后密切相关。体外和体内结果表明,PGM3增强UDP-GlcNAc合成和蛋白质O-GlcNAc糖基化,从而促进HCC增殖、迁移和侵袭。对HCC细胞进一步进行O-GlcNAc糖基化组测序,鉴定出Y-box结合蛋白1(YBX1)是PGM3介导的O-GlcNAc糖基化的关键底物。值得注意的是,YBX1在特定丝氨酸残基(Ser165)位点的O-GlcNAc糖基化可增强其核转位。此外,我们验证了FR054——一种新近报道的PGM3抑制剂——通过减少PGM3介导的O-GlcNAc糖基化来延缓HCC进展。这些干预措施有效抑制HCC恶性进展。总而言之,我们的研究结果揭示了靶向PGM3-HBP-YBX1信号轴在HCC治疗中的潜在治疗价值。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




