肾癌分泌组诱导间充质基质细胞迁移
该数据集来自 NCBI GEO(GSE232951),主题为肾癌分泌组诱导间充质基质细胞迁移。源站描述涉及五种肾癌细胞系条件培养基的细胞因子阵列与蛋白质组分析,以及间充质基质细胞迁移和基因表达检测

基本信息
资源简介
肾癌分泌组诱导间充质基质细胞迁移
Renal cancer secretome induces migration of mesenchymal stromal cells
该数据集来自 NCBI GEO(GSE232951),主题为肾癌分泌组诱导间充质基质细胞迁移。数据包含 1 个表达谱芯片文件(GSE232951_series_matrix.txt.gz),平台为 GPL17692,物种为人类(9606)。源站描述涉及五种肾癌细胞系条件培养基的细胞因子阵列与蛋白质组分析,以及间充质基质细胞迁移和基因表达检测。该数据可用于研究肾癌微环境中分泌因子对间充质基质细胞趋化行为的调控,并支持相关基因表达预测分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:晚期肾细胞癌(RCC)在治疗上具有挑战性。RCC 进展由具有显著肿瘤趋向性的间充质干/基质细胞(MSCs)促进。介导 MSCs 向 RCC 迁移的具体机制仍不清楚。在此,我们全面分析了 RCC 分泌组以鉴定 MSCs 吸引物。方法:从五种 RCC 衍生细胞系(Caki-1、786-O、A498、KIJ265T、KIJ308T)和非肿瘤对照细胞系(RPTEC/TERT1)收集条件培养基(CM),并使用靶向 274 种细胞因子的细胞因子阵列以及全局 CM 蛋白质组学进行分析。MSCs 从接受标准骨科手术患者的骨髓中分离。RCC CM 和选定的重组细胞因子用于分析其对 MSCs 迁移和微阵列靶向基因表达的影响。在 100 中评估了编码细胞因子的基因的表达
【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、GPL17692、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=GSE232951
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 17 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:晚期肾细胞癌(RCC)在治疗上具有挑战性。RCC的进展由具有显著肿瘤趋向性的间充质干/基质细胞(MSCs)所促进。介导MSCs向RCC迁移的具体机制尚不清楚。在此,我们全面分析了RCC分泌组以鉴定MSCs吸引物。方法:从五种RCC来源的细胞系(Caki-1、786-O、A498、KIJ265T、KIJ308T)和非肿瘤对照细胞系(RPTEC/TERT1)收集条件培养基(CM),并使用针对274种细胞因子的细胞因子阵列进行分析,此外还进行了全局CM蛋白质组学分析。MSCs从接受标准骨科手术患者的骨髓中分离。使用RCC CM和选定的重组细胞因子分析其对MSCs迁移和微阵列靶向基因表达的影响。在100对匹配的对照-RCC肿瘤样本中评估了编码细胞因子的基因表达。结果:与正常细胞相比,来自晚期RCC细胞系(Caki-1、KIJ265T)的CM是MSCs迁移的最强刺激物。
对RCC条件培养基(CM)中274种细胞因子的靶向分析和全局蛋白质组学分析显示,DPP4和EGF降低,而AREG、FN1和MMP1升高,且在RCC细胞系和肿瘤中基因表达呈一致性改变。AREG和FN1刺激MSCs迁移,而DPP4则减弱MSCs迁移。RCC条件培养基诱导MSCs转录重编程,刺激CD44、PTX3和RAB27B的表达。RCC细胞分泌透明质酸(HA),这是一种CD44配体,介导MSCs向肾脏归巢。AREG被证实为MSCs转录的上调因子。结论:晚期RCC细胞分泌AREG、FN1和HA以诱导MSCs迁移,而DPP4缺失则阻止了其对MSCs归巢的抑制作用。RCC分泌组诱导MSCs转录重编程以促进其迁移。所鉴定的RCC分泌组成分代表潜在的治疗靶点。我们使用微阵列来确定条件培养基的影响
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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