GSE100107:长链非编码RNA HOTAIR通过上调IGFBP2促进肾细胞癌细胞迁移

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为长链非编码 RNA HOTAIR 通过上调胰岛素生长因子结合蛋白 2(IGFBP2)促进肾细胞癌(RCC)细胞迁移

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基因组回归Expression profiling by arrayGPL136079606
GSE100107: Long non-coding RNA HOTAIR promotes cell migration by upregulating insulin growth factor-binding protein 2 in renal cell carcinoma

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

GSE100107:长链非编码RNA HOTAIR通过上调IGFBP2促进肾细胞癌细胞迁移

Long non-coding RNA HOTAIR promotes cell migration by upregulating insulin growth factor-binding protein 2 in renal cell carcinoma

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为长链非编码 RNA HOTAIR 通过上调胰岛素生长因子结合蛋白 2(IGFBP2)促进肾细胞癌(RCC)细胞迁移。数据包含 1 个文件,样例为 GSE100107_series_matrix.txt.gz,采用 GPL13607 表达谱芯片平台,物种为 9606(人类)。研究显示 HOTAIR 表达与核分级、淋巴结转移和肺转移显著相关,高表达与不良预后相关,并可在 RCC 细胞系中以 HOTAIR 依赖方式增强迁移能力。该数据可用于肾癌转移机制与预后相关表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肾细胞癌(RCC)是最致命的泌尿系统癌症之一。约三分之一的 RCC 患者在诊断时已存在远端转移。越来越多的证据表明,Hox 反义基因间 RNA(HOTAIR)在多种癌症的转移中发挥重要作用。然而,HOTAIR 增强恶性肿瘤的确切机制仍不清楚,尤其是在 RCC 中。在此,我们证明 HOTAIR 通过调控胰岛素生长因子结合蛋白 2(IGFBP2)的表达来增强 RCC 细胞迁移。肿瘤中 HOTAIR 表达与核分级、淋巴结转移和肺转移显著相关。高 HOTAIR 表达在我们的数据集和癌症基因组图谱数据集中均与不良预后相关。RCC 细胞系的迁移能力以 HOTAIR 依赖的方式增强。HOTAIR 过表达加速了肿瘤发生

【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:Expression profiling by array、GPL13607、9606。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE100107

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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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

肾细胞癌(RCC)是最致命的泌尿系统癌症之一。约三分之一的RCC患者在诊断时已有远处转移。越来越多的证据表明,Hox反义基因间RNA(HOTAIR)在多种癌症的转移中发挥重要作用。然而,HOTAIR增强恶性肿瘤的确切机制尚不清楚,尤其是在RCC中。在此,我们证明了HOTAIR通过调控胰岛素样生长因子结合蛋白2(IGFBP2)的表达来增强RCC细胞的迁移能力。肿瘤中HOTAIR的表达与核分级、淋巴结转移和肺转移显著相关。在我们的数据集和癌症基因组图谱数据集中,HOTAIR高表达均与不良预后相关。在RCC细胞系中,迁移能力以HOTAIR依赖的方式增强。HOTAIR过表达加速了免疫缺陷小鼠中的致瘤性和肺转移。微阵列分析显示,与对照细胞相比,HOTAIR过表达细胞中IGFBP2表达上调。通过敲低IGFBP2,HOTAIR过表达细胞增强的迁移活性被减弱。

IGFBP2与HOTAIR在临床肾细胞癌样本中共表达。我们的研究结果表明,HOTAIR-IGFBP2轴在肾细胞癌转移中起着关键作用,并可能成为晚期肾细胞癌的新治疗靶点。

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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