GSE330471:单细胞转录组揭示KLF2限制肝细胞癌肿瘤细胞可塑性

研究构建了 c-MYC/AKT 驱动的小鼠肝细胞癌模型,并在此基础上比较有无 KLF2 过表达的情况,对肿瘤组织进行单细胞 RNA 测序

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基因组分类GPL2833010090
GSE330471: Single-cell transcriptomic profiling reveals that KLF2 limits tumor cell plasticity in  hepatocellular carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

GSE330471:单细胞转录组揭示KLF2限制肝细胞癌肿瘤细胞可塑性

Single-cell transcriptomic profiling reveals that KLF2 limits tumor cell plasticity in hepatocellular carcinoma

该数据集来自 NCBI GEO(GSE330471),包含 1 个文件 GSE330471_series_matrix.txt.gz,为高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为 GPL28330。研究构建了 c-MYC/AKT 驱动的小鼠肝细胞癌模型,并在此基础上比较有无 KLF2 过表达的情况,对肿瘤组织进行单细胞 RNA 测序。数据可用于分析肝细胞癌中肿瘤细胞可塑性相关程序(如 EMT 与部分 EMT)以及 KLF2 在其中的调控作用,服务于肝癌异质性、进展与治疗抵抗等方向的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)是一种高度异质性的原发性肝脏恶性肿瘤,其恶性进展与肿瘤细胞可塑性密切相关。在上皮来源的肝癌中,上皮-间充质可塑性(EMP),包括上皮-间充质转化(EMT)和部分 EMT(pEMT)程序,被认为是肿瘤进展、治疗抵抗、复发和转移的关键驱动因素。KLF2 被认为在肝癌中发挥抑癌作用,但其在调控 HCC 肿瘤细胞可塑性中的作用仍不完全清楚。为解决这一问题,我们建立了由 c-MYC/AKT 驱动的小鼠 HCC 模型,并在此基础上过表达或不表达 KLF2,对肿瘤组织进行了单细胞 RNA 测序。小鼠 HCC 通过水动力尾静脉注射 pT3-EF1α-c-MYC 和 pT3-EF1α-AKT 质粒以及 SB100X 转座酶质粒诱导。

【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:GPL28330、10090。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=GSE330471

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 16 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE330471

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

肝细胞癌(HCC)是一种高度异质性的原发性肝脏恶性肿瘤,其恶性进展与肿瘤细胞可塑性密切相关。在上皮来源的肝癌中,上皮-间充质可塑性(EMP),包括上皮-间充质转化(EMT)和部分上皮-间充质转化(pEMT)程序,被认为是肿瘤进展、治疗耐药、复发和转移的关键驱动因素。KLF2被认为在肝癌中发挥抑癌作用,但其在调控HCC肿瘤细胞可塑性中的作用仍不完全清楚。为解决这一问题,我们建立了由c-MYC/AKT驱动的小鼠HCC模型,分别在有或无KLF2过表达的情况下,并对肿瘤组织进行了单细胞RNA测序。小鼠HCC通过流体动力学尾静脉注射pT3-EF1α-c-MYC和pT3-EF1α-AKT质粒以及SB100X转座酶质粒诱导,注射后10周形成肝脏肿瘤。在KLF2过表达组中,额外共注射了pT3-EF1α-KLF2。单细胞RNA测序使用BGI C4平台进行。

该数据集为在单细胞分辨率下表征肝细胞癌(HCC)中的肿瘤细胞可塑性程序及KLF2相关转录变化提供了资源。

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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