microRNA-21促进脂质代谢失调与肝细胞癌[miRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个miRNA-Seq系列文件,聚焦microRNA-21在脂质代谢失调及肝细胞癌中的作用

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基因组分类GPL184137955
GSE320272: microRNA-21 promotes dysregulated lipid metabolism and hepatocellular carcinoma [miRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

microRNA-21促进脂质代谢失调与肝细胞癌[miRNA-Seq]

microRNA-21 promotes dysregulated lipid metabolism and hepatocellular carcinoma [miRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个miRNA-Seq系列文件,聚焦microRNA-21在脂质代谢失调及肝细胞癌中的作用。研究对MASH或MASH-HCC患者肝组织以及由激活β-catenin驱动的斑马鱼肝癌模型进行microRNA表达谱分析,发现人与斑马鱼失调miRNA存在重叠,miR-21从正常肝到MASH再到MASH-HCC逐步上调。数据可用于识别MASH-HCC相关失调miRNA、比较跨物种表达模式及研究miR-21功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)的患病率正随着肥胖和代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)的增加而上升。MicroRNA是基因表达的关键转录后调控因子,也是HCC治疗的有吸引力的靶点。在此,我们试图识别和表征MASH驱动的HCC(MASH-HCC)中失调的microRNA。我们对MASH或MASH-HCC患者肝组织以及由激活的β-catenin(ABC)驱动的斑马鱼HCC(ABC是MASH-HCC中最常突变的癌基因之一)中的microRNA表达进行了分析。我们发现人和斑马鱼失调的miRNA之间存在重叠,包括miR-21,其从正常肝到MASH再到MASH-HCC逐渐上调。我们构建了在肝细胞中过表达或海绵吸附miR-21的转基因斑马鱼。我们发现miR-21过表达导致幼鱼肝脏过度生长并增加HCC,而m

【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:GPL18413、7955。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=GSE320272

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 01 202,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

肝细胞癌(HCC)的患病率正随着肥胖和代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)的增加而上升。微小RNA(microRNA)是基因表达的关键转录后调控因子,也是HCC治疗的有吸引力的靶点。在此,我们旨在识别和表征MASH驱动型HCC(MASH-HCC)中失调的微小RNA。我们对MASH或MASH-HCC患者的肝组织以及由激活型β-catenin(ABC)驱动的斑马鱼HCC(ABC是MASH-HCC中最常突变的癌基因之一)中的微小RNA表达进行了分析。我们发现人类和斑马鱼中失调的miRNA存在重叠,包括miR-21,其从正常肝脏到MASH再到MASH-HCC的过程中上调程度逐渐增加。我们构建了在肝细胞中过表达miR-21或表达miR-21海绵的转基因斑马鱼。我们发现miR-21过表达导致幼鱼肝脏过度生长并增加HCC发生,而miR-21海绵则抑制了β-catenin驱动的幼鱼肝脏过度生长。通过组织学和脂质组学分析,我们发现miR-21过表达与ABC一样,抑制了高胆固醇饮食诱导的脂质积累,并增加了酰基肉碱的积累。

因此,在人类和斑马鱼肝细胞癌中同样上调的miR-21,促进了可能有助于驱动肝癌发生的脂质代谢变化。

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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