miR-122作为肝细胞癌线粒体代谢基因网络调控因子

研究对来自香港96例肝细胞癌患者的配对肿瘤与邻近非肿瘤组织进行全基因组miRNA和mRNA表达谱分析,揭示miR-122在肝癌中低表达,是正常线粒体代谢的重要调控因子;miR-122水平下降导致其种子匹配基因表达升高、线粒体代谢功能丧失及许多次级靶标表达降低,这些次级靶标可作为肝癌患者的预后标志物

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
miR-122 as a Regulator of Mitochondrial Metabolic Gene Network in Hepatocellular Carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

miR-122作为肝细胞癌线粒体代谢基因网络调控因子

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/肝癌分类,主题为Transcriptomics。研究对来自香港96例肝细胞癌患者的配对肿瘤与邻近非肿瘤组织进行全基因组miRNA和mRNA表达谱分析,揭示miR-122在肝癌中低表达,是正常线粒体代谢的重要调控因子;miR-122水平下降导致其种子匹配基因表达升高、线粒体代谢功能丧失及许多次级靶标表达降低,这些次级靶标可作为肝癌患者的预后标志物。数据可用于研究肝癌中miRNA与mRNA协同表达及线粒体代谢调控机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)是全球癌症相关死亡的主要原因,反映出需要更好地理解肝癌发生过程。在本研究中,我们检测了来自香港96例HCC患者队列的配对肿瘤与邻近非肿瘤组织中miRNA和mRNA的全基因组表达谱,该地区为乙型肝炎病毒(HBV)流行区。对miRNA和mRNA协同表达的综合分析揭示,miR-122在HCC中表达不足,并且它是正常线粒体代谢的重要调控因子。miR-122水平降低导致miR-122种子匹配基因表达增加、线粒体代谢功能丧失以及许多miR-122次级靶标表达降低。这些次级靶标是HCC患者的预后标志物。来自额外的转录组谱分析数据

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-22058

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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

肝细胞癌(HCC)是全球癌症相关死亡的主要原因,这反映出需要更好地理解肝癌发生机制。在本研究中,我们检测了来自香港96例HCC患者队列中配对肿瘤及邻近非肿瘤组织的miRNA和mRNA全基因组表达谱,该地区为乙型肝炎病毒(HBV)流行区。对miRNA与mRNA协同表达的综合分析揭示,miR-122在HCC中表达下调,且是正常线粒体代谢的重要调控因子。miR-122水平降低导致miR-122种子匹配基因表达增加、线粒体代谢功能丧失,以及许多miR-122次级靶标表达下降。这些次级靶标是HCC患者的预后标志物。来自同一队列中另外180例HCC和40例肝硬化患者的转录组谱数据被用于证实miR-122初级与次级靶基因集之间的负相关性。

为在正常小鼠肝脏中验证HCC研究发现,我们使用针对miR-122的antagomir,并通过小鼠体内实验的微阵列分析鉴定出基因表达谱的改变。小鼠数据重现了人类HCC的研究发现。我们的抗miR122数据进一步提供了miR-122调控基因mRNA水平升高与线粒体代谢损伤之间的直接联系。总之,我们发现miR-122的缺失可能对维持关键肝功能的线粒体相关代谢有害,并可能导致肝癌患者的发病率和死亡率。小鼠肝脏表达谱分析:在一种治疗方案中,四只动物接受四剂100mg ASO/kg体重,隔日给药,并在最后一剂后一天处死。接受四周治疗的四只动物每周两次给予50mg ASO/kg体重,并在最后一剂后两天处死。小鼠被处死

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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