人非小细胞肺癌小鼠骨转移全基因组基因表达谱分析

在NK细胞清除SCID小鼠的人NSCLC多器官转移模型中,分析骨、肺、肝15个转移灶全基因组表达谱,以识别肺癌器官选择性转移尤其骨转移相关基因

omicsdi
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医学影像分类Transcriptomics
Genome-wide gene expression profiling analysis of bone metastases of human non-small cell lung cancer (NSCLC) in mice

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

人非小细胞肺癌小鼠骨转移全基因组基因表达谱分析

在NK细胞清除SCID小鼠的人NSCLC多器官转移模型中,分析骨、肺、肝15个转移灶全基因组表达谱,以识别肺癌器官选择性转移尤其骨转移相关基因。骨特异表达基因中数十个涉及黏附、细胞骨架/运动、基质重塑和细胞间信号,11个经定量RT-PCR确认上调。ACC-LC319/bone2由低骨转移亲本经体内选择获得,骨转移能力增强。转录组学分析共19个样本(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用NK细胞清除的SCID小鼠中的人NSCLC细胞(ACC-LC319/bone2)多器官转移模型,我们试图鉴定参与肺癌转移过程器官选择性,尤其是骨转移的基因。该小鼠模型中来自三种器官(骨、肺和肝)的15个转移灶的全基因组基因表达谱揭示了许多似乎反映转移细胞器官特异性的基因。在骨特异性表达的基因中,有十余个基因涉及细胞黏附、细胞骨架/细胞运动、细胞外基质重塑和细胞间信号传导。其中11个基因的上调经定量RT-PCR证实,这些基因中有些此前已被报道与转移特征有关。具有高骨转移能力的人肺腺癌细胞系ACC-LC319/bone2是在我们实验室中由亲本细胞系ACC-LC319(由日本名古屋名古屋大学的T. Takahashi博士惠赠)建立的。骨转移能力低的ACC-LC319细胞在骨转移小鼠模型中进行了两轮体内筛选。经过两轮筛选后,命名为ACC-LC319/bone2的衍生细胞系显示出比亲本细胞系更高的骨转移能力(Otsuka S., Oncol Res 2009)。在该多器官转移模型中,清除SCID小鼠的NK细胞,两天后向这些小鼠静脉注射1×10^6个细胞。对小鼠进行随访,观察转移的临床症状和体征,并在肿瘤接种后第34天处死。收集肺、肝和骨中的转移组织,在液氮中速冻,然后保存在-80°C直至冷冻切片。使用激光微束显微切割技术捕获每个器官中的纯癌细胞群,以及相应器官中的小鼠正常组织(即无镜下转移的周围正常组织)。总共19个样本,其中包括一个s

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-29391

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数据说明

使用NK细胞清除的SCID小鼠中的人NSCLC细胞(ACC-LC319/bone2)多器官转移模型,我们试图鉴定参与肺癌转移过程器官选择性,尤其是骨转移的基因。该小鼠模型中来自三种器官(骨、肺和肝)的15个转移灶的全基因组基因表达谱揭示了许多似乎反映转移细胞器官特异性的基因。在骨特异性表达的基因中,有十余个基因涉及细胞黏附、细胞骨架/细胞运动、细胞外基质重塑和细胞间信号传导。其中11个基因的上调经定量RT-PCR证实,这些基因中有些此前已被报道与转移特征有关。具有高骨转移能力的人肺腺癌细胞系ACC-LC319/bone2是在我们实验室中由亲本细胞系ACC-LC319(由日本名古屋名古屋大学的T. Takahashi博士惠赠)建立的。骨转移能力低的ACC-LC319细胞在骨转移小鼠模型中进行了两轮体内筛选。经过两轮筛选后,命名为ACC-LC319/bone2的衍生细胞系显示出比亲本细胞系更高的骨转移能力(Otsuka S., Oncol Res 2009)。在该多器官转移模型中,清除SCID小鼠的NK细胞,两天后向这些小鼠静脉注射1×10^6个细胞。对小鼠进行随访,观察转移的临床症状和体征,并在肿瘤接种后第34天处死。收集肺、肝和骨中的转移组织,在液氮中速冻,然后保存在-80°C直至冷冻切片。使用激光微束显微切割技术捕获每个器官中的纯癌细胞群,以及相应器官中的小鼠正常组织(即无镜下转移的周围正常组织)。总共19个样本,其中包括一个s

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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