STAT3选择性小分子降解剂SD-36实现体内肿瘤完全消退

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL16791。数据关联研究SD-36——一种靶向STAT3的小分子降解剂,在白血病和淋巴瘤细胞中诱导STAT3蛋白降解并抑制其转录网络,在多种异种移植小鼠模型中实现完全且持久的肿瘤消退

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时间序列分类GPL167919606
GSE131358: A potent and selective small-molecule degrader of STAT3 achieves complete tumor regression in vivo

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

STAT3选择性小分子降解剂SD-36实现体内肿瘤完全消退

A potent and selective small-molecule degrader of STAT3 achieves complete tumor regression in vivo

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL16791。数据关联研究SD-36——一种靶向STAT3的小分子降解剂,在白血病和淋巴瘤细胞中诱导STAT3蛋白降解并抑制其转录网络,在多种异种移植小鼠模型中实现完全且持久的肿瘤消退。数据可用于分析STAT3降解后的基因表达变化,支持肿瘤治疗靶点与降解剂机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):信号转导与转录激活因子3(STAT3)是一个有吸引力的癌症治疗靶点。我们在此报道了SD-36的发现,这是一种STAT3的小分子降解剂。SD-36在体外和体内有效诱导STAT3蛋白的降解,并显示出对其他STAT成员的高选择性。诱导STAT3降解导致白血病和淋巴瘤细胞中其转录网络受到强烈抑制。SD-36通过诱导细胞周期阻滞和/或凋亡,抑制一部分急性髓系白血病和间变性大细胞淋巴瘤细胞系的生长。在耐受良好的剂量方案下,SD-36在多种异种移植小鼠模型中实现了完全且持久的肿瘤消退。因此,STAT3蛋白的降解代表了一种有前景的癌症治疗策略。

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE131358

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 10 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE131358

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    • 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。

数据说明

信号转导与转录激活因子3(STAT3)是一个颇具吸引力的癌症治疗靶点。本文报道了SD-36的发现,这是一种STAT3小分子降解剂。SD-36在体外和体内均能强效诱导STAT3蛋白降解,并显示出对其他STAT家族成员的高度选择性。诱导STAT3降解可导致白血病和淋巴瘤细胞中其转录网络受到强烈抑制。SD-36通过诱导细胞周期阻滞和/或凋亡,抑制一部分急性髓系白血病和间变性大细胞淋巴瘤细胞系的生长。在耐受良好的剂量方案下,SD-36在多种异种移植小鼠模型中实现了完全且持久的肿瘤消退。因此,降解STAT3蛋白代表了一种有前景的癌症治疗策略。

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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