膜胆固醇与炎症信号决定肿瘤对订书肽溶瘤敏感性的数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE315958),包含高通量测序表达谱数据,聚焦肿瘤与白血病细胞对订书肽 StAMP51.2 的敏感性差异

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时间序列分类GPL246769606
GSE315958: Cancer Susceptibility to Stapled Oncolytic Peptides is Dictated by Membrane Cholesterol and Inflammatory Signaling

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

膜胆固醇与炎症信号决定肿瘤对订书肽溶瘤敏感性的数据集

Cancer Susceptibility to Stapled Oncolytic Peptides is Dictated by Membrane Cholesterol and Inflammatory Signaling

该数据集来自 NCBI GEO(GSE315958),包含高通量测序表达谱数据,聚焦肿瘤与白血病细胞对订书肽 StAMP51.2 的敏感性差异。研究通过 PRISM 高通量细胞毒性筛选识别敏感细胞及生物标志物,并在敏感(OCI-AML3)与耐药(K562)白血病细胞系中验证。数据可用于探索膜胆固醇与炎症信号对溶瘤肽敏感性的调控机制,支持肿瘤治疗反应预测与生物标志物发现(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):复发和难治性癌症有效克服了多种癌症治疗模式,这些模式的主要靶点是核酸和蛋白质。癌细胞质膜代表了一种替代且未充分利用的靶点,膜裂解有潜力诱导快速、促炎性细胞死亡,从而规避肿瘤内异质性和免疫逃逸的挑战。在此,我们将 StAMP51.2(一种先前针对革兰氏阴性菌选择性膜裂解优化的订书肽 Magainin II)重新用于靶向癌细胞膜。使用 PRISM(一种高通量癌症细胞毒性筛选),我们识别出对 StAMP51.2 最敏感的癌细胞及易感性生物标志物,特别是胆固醇酯降低和甘油三酯升高。我们在一对敏感(OCI-AML3)和耐药(K562)白血病细胞系中验证了该特征,cor

【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/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE315958

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,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=GSE315958

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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

复发性和难治性癌症能够有效克服多种癌症治疗方式,而这些治疗的主要靶点是核酸和蛋白质。癌细胞的血浆膜代表了一种替代性且尚未充分利用的靶点,具有通过膜裂解诱导快速、促炎性细胞死亡的潜力,从而规避肿瘤内异质性和免疫逃逸带来的挑战。在此,我们重新利用了StAMP51.2——一种先前针对革兰氏阴性菌选择性膜裂解而优化的订书肽Magainin II肽——来靶向癌细胞膜。利用PRISM这一高通量癌细胞毒性筛选平台,我们鉴定出对StAMP51.2最敏感的癌细胞及其易感性生物标志物,具体表现为胆固醇酯降低和甘油三酯升高。我们在一对敏感(OCI-AML3)和耐药(K562)白血病细胞系中验证了该特征,并将其差异反应与不同的脂质组学谱相关联。OCI-AML3细胞在培养中的易感性延伸至体内环境,StAMP51.2在原位和腹腔内模型中抑制了白血病生长。

为进一步阐明其作用机制,我们着手构建了对StAMP51.2耐药的OCI-AML3细胞,这一过程需要四个月的低剂量暴露。引人注目的是,耐药OCI-AML3细胞重现了天然耐药K562细胞的脂质组学表型。转录组分析进一步揭示,脂质重编程伴随着炎症信号通路的广泛下调。因此,在将StAMP51.2推进为溶瘤原型的过程中,我们发现了一条连接膜完整性与炎症信号的免疫调控轴。

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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