GLE处理Hep3B肝癌细胞的RNA-Seq凋亡过程相关性分析

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE276192系列,研究Glehnia littoralis提取物(GLE)处理Hep3B肝细胞癌细胞后的RNA-Seq数据分析,以探索与凋亡过程的相关性

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基因组分类GPL216979606
GSE276192: Correlation with Apoptosis Process through RNA-Seq Data Analysis of Hep3B Hepatocellular Carcinoma Cells Treated with Glehnia littoralis Extract (GLE)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

GLE处理Hep3B肝癌细胞的RNA-Seq凋亡过程相关性分析

Correlation with Apoptosis Process through RNA-Seq Data Analysis of Hep3B Hepatocellular Carcinoma Cells Treated with Glehnia littoralis Extract (GLE)

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE276192系列,研究Glehnia littoralis提取物(GLE)处理Hep3B肝细胞癌细胞后的RNA-Seq数据分析,以探索与凋亡过程的相关性。实验对Hep3B细胞进行MTT测试,并以300 μg/mL浓度处理24小时后提取RNA测序,生成表达谱数据。数据可用于识别GLE诱导细胞死亡过程中的靶基因,适用于肝癌转录组分析、差异表达与凋亡通路研究。文件数量为1,样例文件为GSE276192_series_matrix.txt.gz(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Glehnia littoralis是一种多年生草本植物,分布于东亚各地的沿海沙丘。据报道,这种草本植物具有保肝、免疫调节、抗氧化、抗菌、抗真菌、抗炎和抗癌活性。它可能对肝细胞癌(HCC)有效。然而,这是否已通过基因水平的RNA-seq分析得到证实仍有待确定。因此,我们试图通过使用RNA-seq分析经GLE(Glehnia littoralis提取物)处理的HCC中Hep3B细胞的转录组,来鉴定细胞死亡过程的靶基因。Hep3B用于GLE处理,并进行了MTT测试。然后以300 μg/mL的设定浓度用GLE处理Hep3B,并保存24小时,随后进行RNA分离和测序。然后我们使用这些数据创建了一个图。MTT分析的结果是,观察到细胞死亡

【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/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE276192

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 05 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

滨藜(Glehnia littoralis)是一种多年生草本植物,分布于东亚各地的沿海沙丘。据报道,该草本植物具有保肝、免疫调节、抗氧化、抗菌、抗真菌、抗炎和抗癌活性。它可能对肝细胞癌(HCC)有效。然而,这是否已通过基因水平的RNA-seq分析得到证实仍在确定之中。因此,我们试图通过使用RNA-seq分析经GLE(滨藜提取物)处理的HCC中Hep3B细胞的转录组,来鉴定细胞死亡过程中的靶基因。使用Hep3B进行GLE处理,并进行了MTT试验。然后将Hep3B以设定的300 μg/mL浓度用GLE处理并保存24小时,随后进行RNA分离和测序。我们随后使用这些数据绘制图表。MTT分析的结果显示,当Hep3B细胞用GLE处理时观察到细胞死亡,IC50约为300 μg/mL。使用经300 μg/mL GLE处理的Hep3B的RNA-seq数据绘制图表的结果发现,存在凋亡过程的趋势。

流式细胞术和膜联蛋白V/碘化丙啶(PI)染色验证了GLE处理的HEP3B细胞发生凋亡。因此,参与凋亡过程的差异表达基因(DEGs)的增多或减少得到了证实。表达增加最显著的前五个基因是GADD45B、DDIT3、GADD45G、CHAC1和PPP1R15A。表达减少最显著的后五个基因是SGK1、CX3CL1、ZC3H12A、IER3和HNF1A。总之,我们研究了GLE的RNA-seq数据集,以识别可能参与HCC凋亡过程的潜在靶点。这些目标可能有助于HCC的识别和管理。

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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