CASP10介导抑制GSDME依赖性细胞焦亡塑造肝细胞癌肿瘤免疫微环境

该数据集来自NCBI GEO,包含肝细胞癌中CASP10介导抑制GSDME依赖性细胞焦亡并塑造肿瘤免疫微环境的研究数据,采用高通量测序表达谱,物种为人类(9606),平台为GPL21290,共1个文件(GSE328985_series_matrix.txt.gz)

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基因组分类GPL212909606
GSE328985: CASP10-mediated suppression of GSDME-dependent pyroptosis shapes the tumor immune microenvironment in hepatocellular carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

CASP10介导抑制GSDME依赖性细胞焦亡塑造肝细胞癌肿瘤免疫微环境

CASP10-mediated suppression of GSDME-dependent pyroptosis shapes the tumor immune microenvironment in hepatocellular carcinoma

该数据集来自NCBI GEO,包含肝细胞癌中CASP10介导抑制GSDME依赖性细胞焦亡并塑造肿瘤免疫微环境的研究数据,采用高通量测序表达谱,物种为人类(9606),平台为GPL21290,共1个文件(GSE328985_series_matrix.txt.gz)。数据可用于分析CASP10对GSDME的替代切割位点及其对焦亡活性和肿瘤免疫微环境的影响,支持肝癌分子机制与免疫相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌细胞通过抑制炎性细胞死亡来逃避免疫监视,但其潜在分子机制仍未完全阐明。细胞焦亡是一种由gasdermin家族蛋白在caspase介导的切割下执行的裂解性细胞死亡形式。在癌细胞中,caspase-3在D270位点切割GSDME,释放出能形成孔道的N端片段,从而诱导细胞焦亡。GSDME是否可被其他caspase介导的切割所抑制尚未被探索。Caspase-10(CASP10)是一种起始caspase,在小鼠和大鼠中缺失,与CASP8具有高度序列同源性。其底物特异性及在癌细胞死亡中的作用仍不明确。在此我们展示,在肝癌中,CASP10在替代位点(D16)切割GSDME,生成缺乏焦亡活性的短GSDME-N片段(氨基酸17–270)。N端1–16个氨基酸的缺失

【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:GPL21290、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=GSE328985

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

癌细胞通过抑制炎症性细胞死亡来逃避免疫监视,但其潜在的分子机制仍未完全阐明。焦亡是一种由gasdermin家族蛋白在caspase介导的切割作用下执行的裂解性细胞死亡形式。在癌细胞中,caspase-3在D270位点切割GSDME,释放出具有成孔活性的N端片段,从而诱导焦亡。然而,GSDME是否可经其他caspase介导的切割方式来抑制焦亡,尚未被探索。Caspase-10(CASP10)是一种起始caspase,在小鼠和大鼠中缺失,与CASP8具有高度序列同源性。其底物特异性及在癌细胞死亡中的作用仍不明确。本研究表明,在肝癌中,CASP10在GSDME的替代位点(D16)进行切割,产生一个缺乏焦亡活性的短GSDME-N片段(氨基酸17–270)。N端1–16位氨基酸的缺失消除了膜插入所需的α1拇指结构,从而同时破坏了质膜结合和线粒体靶向能力。此外,短GSDME-N与经典GSDME-N结合并阻断其寡聚化,从而抑制焦亡。

体内实验和人类肝癌单细胞转录组分析表明,CASP10促进免疫逃逸,并与侵袭性转移进展相关。利用反义寡核苷酸靶向CASP10可恢复细胞焦亡并抑制肿瘤生长。这些发现揭示了CASP10介导的GSDME选择性剪切作为一种肿瘤中抑制细胞焦亡的机制,并将CASP10确定为肝癌转移进展的治疗靶点和生物标志物。

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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