ANGPTL4通过抑制溶酶体酸性脂肪酶抑制透明细胞肾细胞癌

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE273236_series_matrix.txt.gz),主题为透明细胞肾细胞癌中ANGPTL4通过抑制溶酶体酸性脂肪酶发挥抑癌作用的高通量测序表达谱数据

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基因组分类GPL246769606
GSE273236: ANGPTL4 suppress clear cell renal cell carcinoma via inhibition lysosomal acid lipase

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

ANGPTL4通过抑制溶酶体酸性脂肪酶抑制透明细胞肾细胞癌

ANGPTL4 suppress clear cell renal cell carcinoma via inhibition lysosomal acid lipase

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE273236_series_matrix.txt.gz),主题为透明细胞肾细胞癌中ANGPTL4通过抑制溶酶体酸性脂肪酶发挥抑癌作用的高通量测序表达谱数据。数据覆盖ccRCC肿瘤模型与细胞系,涉及ANGPTL4低表达亚型、野生型VHL及脂代谢相关基因富集。可用于研究ANGPTL4作为抑癌因子的分子机制、ccRCC预后分型及脂代谢通路分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肾细胞癌(RCC)是最常见的肾癌形式,是一种异质性疾病,其中透明细胞RCC(ccRCC)是最普遍且最具侵袭性的亚型。虽然大多数ccRCC肿瘤中血管生成素样4(ANGPTL4)表达升高,但在我们的研究中,我们发现了一个显著的患者亚群,其癌症中ANGPTL4表达没有增加。与ANGPTL4高表达的患者相比,这些患者预后更差。这些ANGPTL4低表达的癌症其特征在于野生型Von Hippel-Lindau(wt VHL)频率增加,该基因在ccRCC中常发生突变,并且与脂质代谢相关的基因富集。使用具有野生型VHL的RCC肿瘤模型,我们证明ANGPTL4表现为肿瘤抑制因子。在ccRCC细胞系中ANGPTL4的缺失导致肿瘤生长和集落形成增加,在溶酶体酸性脂肪

【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/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE273236

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 01 202,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)是肾癌最常见的类型,是一种异质性疾病,其中透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是最常见且侵袭性最强的亚型。虽然大多数ccRCC肿瘤中血管生成素样蛋白4(ANGPTL4)的表达升高,但在我们的研究中,我们发现了一个显著的患者亚群,其肿瘤中ANGPTL4表达没有增加。与ANGPTL4高表达的患者相比,这些患者的预后更差。这些ANGPTL4低表达的癌症其特征是野生型Von Hippel-Lindau(wt VHL)基因频率增加——该基因在ccRCC中常发生突变——以及与脂质代谢相关基因的富集。利用携带野生型VHL的RCC肿瘤模型,我们证明ANGPTL4表现为一种肿瘤抑制因子。在ccRCC细胞系中,ANGPTL4的缺失以溶酶体酸性脂肪酶(LAL)依赖的方式导致肿瘤生长和集落形成增加,而表达N端ANGPTL4可挽救这一表型。在机制层面,ANGPTL4的缺失增加了ccRCC细胞中溶酶体酸性脂肪酶的活性。这些数据表明,ANGPTL4通过调控LAL活性在ccRCC中发挥其肿瘤抑制作用。

重要的是,所识别出的ANGPTL4低表达患者队列可能表现出对脂质代谢的更大依赖性,这可以作为未来治疗的一个靶点。

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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