木兰脂素和辛夷氯仿部位对NCI-H1975细胞基因表达的影响及EGFR TKI耐药后的基因变化

该数据集来自NCBI GEO,包含NCI-H1975肺癌细胞在magnolin与Flos Magnoliae氯仿部位处理后的基因表达谱,以及EGFR TKI耐药后的遗传变化数据

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基因组预测GPL246769606
GSE277007: Effects of magnolin and chloroform parts of Flos Magnoliae on gene expression in NCI-H1975 cells,and genetic changes after EGFR TKI resistance

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

木兰脂素和辛夷氯仿部位对NCI-H1975细胞基因表达的影响及EGFR TKI耐药后的基因变化

Effects of magnolin and chloroform parts of Flos Magnoliae on gene expression in NCI-H1975 cells,and genetic changes after EGFR TKI resistance

该数据集来自NCBI GEO,包含NCI-H1975肺癌细胞在magnolin与Flos Magnoliae氯仿部位处理后的基因表达谱,以及EGFR TKI耐药后的遗传变化数据。数据通过高通量测序获得,共1个文件,涉及GPL24676平台和9606物种。可用于研究NDRG1-NRG2-EGFR通路在肺癌耐药中的作用,以及中药提取物恢复EGFR TKI敏感性的机制,为克服耐药提供潜在靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们证明N-Myc下游调节基因1(NDRG1)与神经调节蛋白2(NRG2)相互作用并抑制NRG2,从而下调EGFR。这种抑制阻止了过度的自噬保护,进而降低了肺癌细胞系和异种移植小鼠模型中的EGFR TKI耐药性。使用中药提取物Flos Magnoliae及其活性单体(magnolin)等化合物激活NDRG1,可恢复耐药细胞系对EGFR TKI的敏感性,并延缓肺癌异种移植小鼠的耐药。这些发现突显了分子靶向治疗耐药的一种机制,并为克服EGFR TKI(包括第二代抑制剂afatinib)耐药提供了潜在治疗靶点。

【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=GSE277007

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

我们证明,N-Myc下游调节因子1(NDRG1)与神经调节蛋白2(NRG2)相互作用并抑制后者,从而下调EGFR。这种抑制作用可防止过度的自噬保护,进而降低肺癌细胞系和异种移植小鼠模型中对EGFR TKI的耐药性。使用中药提取物辛夷及其活性单体木兰脂素等化合物激活NDRG1,可恢复耐药细胞系对EGFR TKI的敏感性,并延缓肺癌异种移植小鼠的耐药发生。这些发现突显了一种分子靶向治疗耐药的机制,并为克服EGFR TKI(包括第二代抑制剂阿法替尼)耐药提供了潜在的治疗靶点。

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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