CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并在miR-202-3p选择性富集 [mirBase 13]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE70994,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)来源外泌体对受体基质细胞转录组与行为的影响,以及外泌体中miR-202-3p的选择性富集
![GSE70994: CLL exosomes modulate the transcriptome and behaviour of recipient stromal cells and are selectively enriched in miR-202-3p [mirBase 13]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/173714.jpg)
基本信息
资源简介
CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并在miR-202-3p选择性富集 [mirBase 13]
CLL exosomes modulate the transcriptome and behaviour of recipient stromal cells and are selectively enriched in miR-202-3p [mirBase 13]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE70994,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)来源外泌体对受体基质细胞转录组与行为的影响,以及外泌体中miR-202-3p的选择性富集。数据基于非编码RNA芯片表达谱,含1个文件(GSE70994_series_matrix.txt.gz),物种为人类(9606),平台为GPL20657。可用于研究CLL微环境中外泌体介导的细胞间通讯、miRNA富集特征及相关转录组变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 16 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):与微环境的双向通讯对于癌细胞的归巢和存活至关重要,并影响疾病生物学和行为。在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中,微环境对恶性细胞行为的作用已被充分描述。然而,CLL细胞如何接触和招募滋养细胞尚不清楚。在此我们证明,CLL细胞分泌外泌体,这些纳米囊泡起源于多囊体与质膜的融合,将蛋白质、脂质、microRNA(miR)和mRNA转运至受体细胞。我们通过电子显微镜(EM)、原子力显微镜(AFM)、流式细胞术和蛋白质印迹,使用外泌体特异性和CLL特异性标志物,表征并确认了CLL来源外泌体的大小(50 - 100 nm)和身份。将来源于细胞培养上清的CLL外泌体孵育
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL20657、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=GSE70994
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 01 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
与微环境的双向通讯对于癌细胞的归巢和存活至关重要,并对疾病生物学和行为产生影响。在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中,微环境对恶性细胞行为的作用已被充分描述。然而,CLL细胞如何接触并招募滋养细胞尚不清楚。在此,我们证明CLL细胞分泌外泌体——一种起源于多囊泡体与质膜融合的纳米囊泡——将蛋白质、脂质、microRNA(miR)和mRNA转运至受体细胞。我们通过电子显微镜(EM)、原子力显微镜(AFM)、流式细胞术和蛋白质印迹,使用外泌体特异性和CLL特异性标志物,对CLL来源外泌体的大小(50-100 nm)和身份进行了表征和确认。将来源于细胞培养上清或患者血浆的CLL外泌体与人基质细胞孵育,结果显示它们易于被内吞入内体,并诱导c-fos和ATM等基因的表达,同时促进受体HS-5细胞的增殖。
此外,我们发现慢性淋巴细胞白血病(CLL)外泌体包裹了大量小RNA,并富集于某些miR,特别是hsa-miR-202-3p。我们认为,miR-202-3p的这种特异性包装影响了亲代CLL细胞中Hedgehog(Hh)信号通路中间体“融合抑制因子”(Sufu)的表达。因此,我们的数据表明,CLL细胞分泌的外泌体能改变受体细胞的转录组和行为。这种与微环境的交流可能在CLL疾病生物学中发挥重要作用。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




