PABPN1-C5 轴通过 NF-kB 激活促进肝细胞癌进展

研究围绕 RNA 多聚腺苷酸化关键分子 PABPN1 在肝细胞癌中的作用与机制展开,涉及 TCGA 数据及独立 HCC 队列分析、细胞系功能缺失与过表达实验、条件性敲除及流体动力学转染小鼠模型,可用于探索 PABPN1 及其调控基因作为潜在治疗

geo
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基因组分类GPL294809606
GSE289702: PABPN1-C5 Axis Promotes Hepatocellular Carcinoma Progression via NF-kB Activation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

PABPN1-C5 轴通过 NF-kB 激活促进肝细胞癌进展

PABPN1-C5 Axis Promotes Hepatocellular Carcinoma Progression via NF-kB Activation

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 PABPN1-C5 Axis Promotes Hepatocellular Carcinoma Progression via NF-kB Activation,属于肿瘤/肝癌领域,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL29480。数据包含 1 个文件,样例为 GSE289702_series_matrix.txt.gz。研究围绕 RNA 多聚腺苷酸化关键分子 PABPN1 在肝细胞癌中的作用与机制展开,涉及 TCGA 数据及独立 HCC 队列分析、细胞系功能缺失与过表达实验、条件性敲除及流体动力学转染小鼠模型,可用于探索 PABPN1 及其调控基因作为潜在治疗。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RNA 多聚腺苷酸化是一种关键的转录后修饰,对基因表达调控至关重要。然而,多聚腺苷酸化及其关键分子多聚腺苷酸结合蛋白核 1(PABPN1)在肝细胞癌(HCC)中的作用和机制仍知之甚少。本研究探讨 PABPN1 及其调控基因在 HCC 进展中的作用,以确定潜在的治疗靶点。对癌症基因组图谱(TCGA)数据集和一个独立 HCC 队列的分析显示,PABPN1 在 HCC 患者中显著上调,且与不良预后相关。使用 HCC 细胞系和条件性敲除小鼠模型进行的功能缺失研究表明,靶向 PABPN1 可抑制 HCC 进展。相反,PABPN1 的过表达在体外和流体动力学转染肝癌发生小鼠模型中促进了 HCC 发展。机制研究

【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:GPL29480、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=GSE289702

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 20 202,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

RNA多聚腺苷酸化是一种关键的转录后修饰,对基因表达调控至关重要。然而,多聚腺苷酸化及其关键分子——多聚腺苷酸结合蛋白核1(PABPN1)在肝细胞癌(HCC)中的作用和机制仍知之甚少。本研究探讨了PABPN1及其调控基因在HCC进展中的作用,以确定潜在的治疗靶点。对癌症基因组图谱(TCGA)数据集和一个独立HCC队列的分析显示,PABPN1在HCC患者中显著上调,且与不良预后相关。利用HCC细胞系和条件性敲除小鼠模型进行的功能缺失研究表明,靶向PABPN1可抑制HCC进展。相反,PABPN1过表达在体外和水动力转染肝癌发生小鼠模型中促进了HCC的发展。机制研究表明,PABPN1调节C5 mRNA的多聚腺苷酸化和稳定性,PABPN1-C5轴驱动NF-kB激活并招募多形核髓源性抑制细胞(PMN-MDSCs)以促进HCC进展。

使用C5a受体抑制剂CCX168对PABPN1-C5轴进行治疗性靶向,在体外和体内模型中均显著抑制了HCC的进展。本研究确定了PABPN1作为HCC发展的关键调节因子,并揭示了癌症中补体成分的转录后调控机制。靶向PABPN1-C5轴代表了一种有前景的HCC治疗策略。

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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