CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并选择性富集miR-202-3p [mirBase 15]

该数据集来自NCBI GEO,标题为CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并选择性富集miR-202-3p [mirBase 15],属于肿瘤/白血病分类

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医学影像Non-coding RNA profiling by arrayGPL206589606
GSE70995: CLL exosomes modulate the transcriptome and behaviour of recipient stromal cells and are selectively enriched in miR-202-3p [mirBase 15]

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并选择性富集miR-202-3p [mirBase 15]

CLL exosomes modulate the transcriptome and behaviour of recipient stromal cells and are selectively enriched in miR-202-3p [mirBase 15]

该数据集来自NCBI GEO,标题为CLL外泌体调控受体基质细胞转录组与行为并选择性富集miR-202-3p [mirBase 15],属于肿瘤/白血病分类。源站描述指出慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞分泌外泌体,将蛋白质、脂质、microRNA和mRNA转运至受体细胞,并通过电镜、原子力显微镜、流式细胞术和蛋白质印迹确认其大小(50-100 nm)与身份。数据可用于研究CLL外泌体对基质细胞转录组和行为的影响及miR-202-3p的富集特征(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细胞分泌的外泌体是起源于多囊体与质膜融合的纳米囊泡,可将蛋白质、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、GPL20658、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=GSE70995

【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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    • 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

与微环境的双向通讯对于癌症细胞的归巢和存活至关重要,并对疾病的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,这些纳米囊泡源自多囊体与质膜的融合,用于将蛋白质、脂质、微小RNA(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法,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液或患者血浆的CLL外泌体与人基质细胞孵育,结果显示它们易于被内体摄取,并诱导c-fos和ATM等基因的表达,同时增强受体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,并富含特定miR,尤其是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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