Venetoclax耐药急性淋巴细胞白血病线粒体活性增强及靶向氧化磷酸化可克服耐药

该数据集来自NCBI GEO,聚焦B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)中对Venetoclax(VEN)的耐药问题

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时间序列分类GPL216979606
GSE245284: Venetoclax Resistant Acute Lymphoblastic Leukemia is characterized by Increased Mitochondrial Activity and Can Be Overcome by Co-targeting Oxidative Phosphorylation

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Venetoclax耐药急性淋巴细胞白血病线粒体活性增强及靶向氧化磷酸化可克服耐药

Venetoclax Resistant Acute Lymphoblastic Leukemia is characterized by Increased Mitochondrial Activity and Can Be Overcome by Co-targeting Oxidative Phosphorylation

该数据集来自NCBI GEO,聚焦B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)中对Venetoclax(VEN)的耐药问题。研究通过高通量测序表达谱分析,在细胞系和患者来源异种移植(PDX)样本中建模VEN耐药,探索其潜在机制并寻找克服VEN不敏感的策略。数据包含1个文件(GSE245284_series_matrix.txt.gz),可用于研究白血病凋亡信号失调、线粒体活性增强及氧化磷酸化共靶向等方向,为耐药机制分类和潜在治疗靶点识别提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):凋亡信号失调是许多癌症的特征,并参与B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)的白血病发生和治疗失败。凋亡受不同的促凋亡和抗凋亡分子控制。抑制抗凋亡分子如B细胞淋巴瘤2(BCL-2)已被开发为治疗策略。Venetoclax(VEN)是一种选择性BCL-2抑制剂,已在不同的淋巴恶性肿瘤中显示出临床活性,目前正在BCP-ALL的首次临床试验中评估。然而,对VEN的不敏感性已被描述,构成主要的临床关注。在这里,我们针对并建模了BCP-ALL中的VEN耐药,在细胞系和患者来源异种移植(PDX)样本中研究了潜在机制,并确定了克服VEN不敏感性的潜在策略。具有VEN特异性耐药的白血病细胞系

【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:GPL21697、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=GSE245284

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 08 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

凋亡信号失调是许多癌症的特征,并参与B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)的白血病发生及治疗失败。凋亡受不同的促凋亡和抗凋亡分子调控。抑制抗凋亡分子如B细胞淋巴瘤2(BCL-2)已被开发为治疗策略。Venetoclax(VEN)是一种选择性BCL-2抑制剂,已在不同淋巴系统恶性肿瘤中显示出临床活性,目前正在BCP-ALL的首次临床试验中进行评估。然而,已有报道对VEN不敏感,这构成了主要的临床关注点。在此,我们针对BCP-ALL中的VEN耐药性进行了建模,在细胞系和患者来源异种移植(PDX)样本中研究了其潜在机制,并确定了克服VEN不敏感的潜在策略。在体外产生了具有VEN特异性耐药的白血病细胞系,并使用RNA-seq分析进一步对其进行了表征。

值得注意的是,注释到柠檬酸/三羧酸循环和呼吸电子传递链的基因集显著富集并上调,表明VEN耐药性ALL中线粒体代谢增强。代谢谱分析显示,与对照细胞系相比,VEN耐药细胞系维持高线粒体代谢。相应地,具有内在VEN不敏感性的原代PDX-ALL样本表现出更高的耗氧率和ATP产生速率,进一步突显线粒体活性增加是VEN耐药性ALL的一个特征性表现。VEN耐药性PDX-ALL显示出显著更高的线粒体DNA含量,并且线粒体形态存在差异,结构显著更大且更 elongated,进一步证实了我们在VEN耐药性出现时线粒体代谢增强的发现。使用寡霉素——复合物V/ATP酶亚基的抑制剂——我们发现其在VEN耐药性BCP-ALL细胞系和PDX样本中具有协同活性和凋亡诱导作用,证明

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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