HAF通过转录调控NF-kB通路阻止肝细胞凋亡及MASH和肝细胞癌进展

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/肝癌分类,主题标签为Proteomics。数据围绕HAF(SART1)通过转录调控NF-kB通路阻止肝细胞凋亡及MASH和肝细胞癌进展这一主题,涉及SART1-floxed小鼠与肝细胞或髓系细胞特异性Cre重组酶小鼠杂交模型,用于研究MASH-HCC的分

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蛋白质分类Proteomics
HAF prevents hepatocyte apoptosis and progression to MASH and hepatocellular carcinoma through transcriptional regulation of the NF-kB pathway

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

HAF通过转录调控NF-kB通路阻止肝细胞凋亡及MASH和肝细胞癌进展

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/肝癌分类,主题标签为Proteomics。数据围绕HAF(SART1)通过转录调控NF-kB通路阻止肝细胞凋亡及MASH和肝细胞癌进展这一主题,涉及SART1-floxed小鼠与肝细胞或髓系细胞特异性Cre重组酶小鼠杂交模型,用于研究MASH-HCC的分子通路及HAF在肝细胞中的保护作用。可用于探索肝癌发生机制、炎症与脂质失调相关分子变化及潜在干预靶点(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:由于肥胖流行,全球HCC发病率不断上升,肥胖驱动代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH),进而可导致HCC。然而,驱动MASH-HCC的分子通路尚不清楚。我们此前报道,缺氧相关因子HAF(SART1+/-)单倍体不足的雄性小鼠会自发发生MASH-HCC。然而,与HAF缺失相关的HCC由何种细胞类型负责尚不清楚。结果:我们构建了SART1-floxed小鼠,并将其与在肝细胞(Alb-Cre;hepS-/-)或髓系细胞(LysM-Cre,macS-/-)中表达Cre重组酶的小鼠杂交。HepS-/-小鼠(雄性和雌性)均发生HCC,并伴有显著的炎症和脂质失调,表明HAF主要在肝细胞内发挥抗HCC保护作用。HAF缺陷的肝细胞显示P-p65和P-p50降低,并且在许多com

【主题与分类】

主题标签:Proteomics。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000095959

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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

背景:由于肥胖流行,全球肝细胞癌(HCC)发病率不断上升,肥胖驱动代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH),进而可导致HCC。然而,驱动MASH-HCC的分子通路尚不清楚。我们此前报道,缺氧相关因子HAF单倍体不足的雄性小鼠(SART1+/-)会自发形成MASH-HCC。然而,与HAF缺失相关的HCC由哪种细胞类型负责尚不明确。结果:我们构建了SART1-floxed小鼠,并将其与在肝细胞(Alb-Cre;hepS-/-)或髓系细胞(LysM-Cre,macS-/-)中表达Cre重组酶的小鼠杂交。HepS-/-小鼠(雄性和雌性)均发生HCC,并伴有显著的炎症和脂质失调,提示HAF主要在肝细胞内发挥抗HCC保护作用。HAF缺陷的肝细胞显示P-p65和P-p50以及NF-kB通路许多组分减少,这一现象在体外使用HAF siRNA得以重现。HAF耗竭还触发细胞凋亡,提示HAF通过抑制肝细胞凋亡来防止HCC。我们证明,HAF通过调控TRADD和RIPK1的转录来调节NF-kB活性。

喂食高脂饮食(HFD)的小鼠在26周后肝脏内HAF、P-p65和TRADD显著受到抑制,但在40周后这些蛋白质表现出显著上调,提示HAF-NF-kB轴失调在向MASH进展中起作用。在人类中,与正常肝脏相比,单纯性脂肪变性肝脏中的HAF显著减少,而在肝细胞癌(HCC)中显著增加。结论:HAF是NF-kB通路的新型转录调节因子,在向MASH及MASH-HCC进展过程中是决定细胞命运的关键因素。

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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