三氧化二砷通过hsa-mir-573调控DYNAP抑制喉癌增殖

研究背景为喉鳞状细胞癌治疗选择有限且晚期预后差,三氧化二砷在实体瘤中显示潜在抗肿瘤作用,本研究旨在探讨其对喉鳞状细胞癌增殖的作用及分子机制

geo
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基因组GPL167919606
GSE298303: Arsenic trioxide regulates DYNAP through hsa-mir-573 and inhibits the proliferation of laryngeal cancer

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

三氧化二砷通过hsa-mir-573调控DYNAP抑制喉癌增殖

Arsenic trioxide regulates DYNAP through hsa-mir-573 and inhibits the proliferation of laryngeal cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为三氧化二砷通过hsa-mir-573调控DYNAP并抑制喉癌增殖,包含1个文件GSE298303_series_matrix.txt.gz,属于非编码RNA高通量测序数据,物种为9606(人类),平台为GPL16791。研究背景为喉鳞状细胞癌治疗选择有限且晚期预后差,三氧化二砷在实体瘤中显示潜在抗肿瘤作用,本研究旨在探讨其对喉鳞状细胞癌增殖的作用及分子机制。数据可用于分析三氧化二砷处理下非编码RNA表达变化及相关调控通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:喉鳞状细胞癌(LSCC)是一种恶性肿瘤,治疗选择有限,晚期预后差。三氧化二砷(ATO)是一种以治疗急性早幼粒细胞白血病而闻名的药物,已在多种实体瘤中显示出潜在的抗肿瘤作用。本研究旨在探讨ATO对LSCC增殖的作用及其潜在分子机制。

【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=GSE298303

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 202,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

背景:喉鳞状细胞癌(LSCC)是一种治疗选择有限且晚期预后不良的恶性肿瘤。三氧化二砷(ATO)是一种以治疗急性早幼粒细胞白血病而闻名的药物,已在多种实体瘤中显示出潜在的抗肿瘤作用。本研究旨在探讨ATO对LSCC增殖的作用及其潜在的分子机制。方法:用不同浓度的ATO处理LSCC细胞系(TU212、TU686和AMC-HN-8),并通过CCK-8、集落形成和EdU实验评估细胞增殖。miRNA测序鉴定了ATO处理后差异表达的miRNA,生物信息学工具预测了hsa-miR-573的靶基因。hsa-miR-573与动力蛋白激活蛋白相关蛋白(DYNAP)之间的相互作用通过双荧光素酶报告基因实验进行了验证。此外,建立了异种移植肿瘤模型以检查ATO对肿瘤生长的体内作用。结果:ATO以剂量和时间依赖性方式显著抑制LSCC细胞增殖。

miRNA测序鉴定出hsa-miR-573在ATO处理后显著上调,功能研究证明hsa-miR-573通过直接靶向DYNAP抑制LSCC细胞增殖。DYNAP过表达促进LSCC细胞增殖,而DYNAP敲低则逆转这一效应。在体内,ATO抑制裸鼠肿瘤生长,且无明显肾毒性或心脏毒性。机制上,ATO降低DYNAP表达并抑制PI3K/AKT信号通路。结论:ATO通过上调hsa-miR-573抑制LSCC进展,hsa-miR-573直接靶向DYNAP以抑制细胞增殖并破坏PI3K/AKT信号通路。这些发现支持ATO作为LSCC治疗药物的潜力。

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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