红细胞-肿瘤细胞相互作用促进肿瘤细胞进展

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273783),聚焦红细胞与肿瘤细胞相互作用对肿瘤细胞进展的影响。研究涉及乳腺癌和肺癌患者红细胞与肿瘤细胞的体外共培养,观察到肿瘤细胞形态改变、黏附增强、内皮屏障破坏及体内外侵袭性增加,并通过高通量测序进行转录组分析

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE273783: Red blood cell-tumour cell interactions promote tumour cell progression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

红细胞-肿瘤细胞相互作用促进肿瘤细胞进展

Red blood cell-tumour cell interactions promote tumour cell progression

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273783),聚焦红细胞与肿瘤细胞相互作用对肿瘤细胞进展的影响。研究涉及乳腺癌和肺癌患者红细胞与肿瘤细胞的体外共培养,观察到肿瘤细胞形态改变、黏附增强、内皮屏障破坏及体内外侵袭性增加,并通过高通量测序进行转录组分析。数据包含 1 个文件(GSE273783_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及表达谱分析、GPL24676 平台和人类(9606),可用于研究红细胞介导的肿瘤细胞表型与功能变化及相关基因表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转移级联中的一个关键步骤是循环肿瘤细胞(CTC)在血流中的存活。尽管 CTC 与多种造血细胞之间的相互作用已被广泛描述,但红细胞(RBC)在这一过程中的作用仍研究不足。本研究探讨了来自乳腺癌和肺癌患者的肿瘤细胞与红细胞之间的相互作用,揭示了肿瘤细胞显著的形态和功能变化。癌细胞系与来自转移性癌症患者的红细胞体外共培养导致细胞附着增加并伴随形态变化。此外,经红细胞预处理的肿瘤细胞在体外表现出黏附增加和内皮屏障破坏,并在体外和体内均表现出侵袭性增加。转录组分析显示,来自转移性乳腺癌患者的红细胞诱导显著的

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE273783

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

转移级联中的一个关键步骤是循环肿瘤细胞(CTC)在血液中的存活。尽管CTC与多种造血细胞之间的相互作用已被广泛描述,但红细胞(RBC)在这一过程中的作用仍未被充分探索。本研究探讨了乳腺癌和肺癌患者的肿瘤细胞与红细胞之间的相互作用,揭示了肿瘤细胞发生显著的表型和功能改变。将癌细胞系与转移性癌症患者的红细胞进行体外共培养,导致细胞黏附增加并伴随形态学变化。此外,经红细胞预处理的肿瘤细胞在体外表现出黏附增加和内皮屏障破坏,并在体外和体内均表现出侵袭性增强。转录组分析显示,转移性乳腺癌患者的红细胞诱导显著的基因表达变化,尤其是上调PAK4,从而增强迁移和上皮-间质转化(EMT)。抑制PAK4可减弱这些效应。

蛋白质组学研究揭示了显著的重塑现象,包括肌动蛋白相关变化及VASP在细胞边缘的积累,从而促进定向迁移。临床上,转移性乳腺癌患者中较高的红细胞分布宽度(RDW)与循环肿瘤细胞(CTC)计数增加及预后较差相关。本研究强调了红细胞在促进癌细胞转移行为中先前未被认识的作用,并提示了潜在的治疗靶点,如PAK4,以对抗这些效应。进一步探索红细胞与肿瘤细胞的相互作用可为转移机制提供新见解,并改善癌症预后和治疗策略。

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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