PRJNA1468728:SF3A3 通过 Notch 信号通路调控肝癌细胞增殖与迁移能力

该数据集来自 NCBI,围绕剪接因子 SF3A3 在肝细胞癌中的表达、生物学功能与分子机制展开。研究基于 TCGA-LIHC 队列分析 SF3A3 表达与生存关系,并在 HepG2 和 Huh7 细胞中建立敲低与过表达模型,通过 CCK-8、克隆形成、EdU、划痕愈合及流式细胞术检测细胞周期与凋亡,

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1468728: SF3A3 regulates the proliferation and migration capabilities of hepatocellular carcinoma cells via the Notch signaling pathway

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1468728:SF3A3 通过 Notch 信号通路调控肝癌细胞增殖与迁移能力

该数据集来自 NCBI,围绕剪接因子 SF3A3 在肝细胞癌中的表达、生物学功能与分子机制展开。研究基于 TCGA-LIHC 队列分析 SF3A3 表达与生存关系,并在 HepG2 和 Huh7 细胞中建立敲低与过表达模型,通过 CCK-8、克隆形成、EdU、划痕愈合及流式细胞术检测细胞周期与凋亡,同时对 SF3A3 敲低细胞进行转录组测序,结合生物信息学分析与 GEO 数据集 GSE287381 验证,确定 Notch 信号通路为关键靶点。数据可用于肝癌基因表达与通路机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在探究剪接因子 SF3A3 在肝细胞癌(HCC)中的表达、生物学功能及分子机制。对 TCGA-LIHC 队列的分析显示,SF3A3 在 HCC 组织中显著上调,且其高表达与较差的总生存期相关。我们在 HepG2 和 Huh7 细胞中建立了 SF3A3 敲低和过表达模型。功能实验(CCK-8、克隆形成、EdU、划痕愈合、流式细胞术检测细胞周期与凋亡)表明,SF3A3 过表达促进 HCC 细胞增殖和迁移,而敲低则产生相反效果。为探究潜在机制,我们对 SF3A3 敲低的 HCC 细胞进行了转录组测序(RNA-seq)。结合生物信息学分析及使用 GEO 数据集 GSE287381 的验证,我们确定 Notch 信号通路是 SF3A3 的关键靶点

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1468728

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数据说明

本研究旨在探讨剪接因子SF3A3在肝细胞癌(HCC)中的表达、生物学功能及分子机制。对TCGA-LIHC队列的分析显示,SF3A3在HCC组织中显著上调,其高表达与较差的总生存期相关。我们在HepG2和Huh7细胞中建立了SF3A3敲低和过表达模型。功能实验(CCK-8、集落形成、EdU、伤口愈合、流式细胞术检测细胞周期和凋亡)表明,SF3A3过表达促进HCC细胞增殖和迁移,而敲低则产生相反效应。为探究其潜在机制,我们对SF3A3缺失的HCC细胞进行了转录组测序(RNA-seq)。结合生物信息学分析及GEO数据集GSE287381的验证,我们确定Notch信号通路是SF3A3的关键靶点。Western blotting证实,SF3A3敲低降低Notch1和HES1蛋白水平,而过表达则使其升高。

总体而言,我们的研究结果表明,SF3A3通过激活Notch信号通路促进HCC细胞增殖和迁移,为在HCC治疗中靶向SF3A3-Notch轴提供了依据。总体设计:对HepG2和Huh7细胞进行SF3A3敲低(siRNA)和过表达(质粒)。通过CCK-8、EdU、集落形成、伤口愈合和流式细胞术评估表型(增殖、迁移、凋亡、细胞周期)。RNA-seq随后进行生物信息学分析,并通过Western blot和GEO数据集GSE287381验证,揭示Notch通路为下游效应器。

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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