靶向STMN1的苯丁酸氮芥偶联吡咯-咪唑聚酰胺治疗小细胞肺癌新策略
数据可用于研究STMN1在小细胞肺癌中的表达及Chb-STMN1 PIP的抑制作用,支持基因表达谱分析与治疗策略探索(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
靶向STMN1的苯丁酸氮芥偶联吡咯-咪唑聚酰胺治疗小细胞肺癌新策略
Novel therapeutic strategy targeting STMN1 using chlorambucil-conjugated pyrrole-imidazole polyamide in small cell lung cancer
该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向STMN1的苯丁酸氮芥偶联吡咯-咪唑聚酰胺治疗小细胞肺癌新策略,包含1个文件GSE281782_series_matrix.txt.gz,属于肿瘤/肺癌分类,主题标签为Expression profiling by high throughput sequencing、GPL30173和9606。数据可用于研究STMN1在小细胞肺癌中的表达及Chb-STMN1 PIP的抑制作用,支持基因表达谱分析与治疗策略探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 13 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言 小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性恶性肿瘤,数十年来其治疗未见进展。Stathmin 1(TMN1)是一种细胞质磷酸化蛋白,对癌组织具有特异性,并与恶性程度相关。吡咯-咪唑聚酰胺(PIP)化合物通过结合特定DNA位点并干扰RNA转录来降低基因表达。在本研究中,我们合成了一种新型苯丁酸氮芥偶联的PIP化合物,靶向STMN1启动子和STMN1 DNA序列(Chb-STMN1 PIP),以评估其对SCLC的治疗效果。方法 我们检测了手术切除的肺癌组织和细胞系数据库中STMN1的表达。通过RT-PCR、WB和CAGE-seq在体外分析Chb-STMN1 PIP对STMN1的抑制。在体外和体内评估了Chb-STMN1 PIP的抗肿瘤效果。结果 Chb-STMN1 PIP治疗
【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:GPL30173、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=GSE281782
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 17 202,引用时请注意版本时效。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
引言 小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性恶性肿瘤,数十年来其治疗未见进展。Stathmin 1(STMN1)是一种癌细胞组织特异性的胞质磷酸化蛋白,与恶性肿瘤相关。吡咯-咪唑聚酰胺(PIP)化合物通过与特定DNA位点结合并干扰RNA转录来降低基因表达。在本研究中,我们合成了一种新型苯丁酸氮芥偶联的PIP化合物,同时靶向STMN1启动子和STMN1 DNA序列(Chb-STMN1 PIP),以评估其抗SCLC的治疗效果。方法 我们检测了手术切除的肺癌组织及细胞系数据库中STMN1的表达。利用RT-PCR、WB和CAGE-seq在体外分析Chb-STMN1 PIP对STMN1的抑制作用。在体外和体内评估Chb-STMN1 PIP的抗肿瘤效果。结果 与单用Chb组和Chb对照PIP组相比,Chb-STMN1 PIP处理导致STMN1显著抑制和细胞活力降低。
将Chb-STMN1 PIP给予小细胞肺癌异种移植小鼠模型后,也显示出肿瘤缩小效果,并显著抑制了小细胞肺癌的血管生成、增殖能力和细胞活力。CAGE分析表明,与对照细胞相比,Chb-STMN1 PIP处理细胞中STMN1的转录受到抑制。结论一种新型化合物Chb-STMN1 PIP在小细胞肺癌细胞系中诱导了显著的抗肿瘤效应并抑制了STMN1表达。此外,小细胞肺癌异种移植小鼠模型显示肿瘤缩小且恶性特性降低。利用我们开发的PIP化合物靶向STMN1似乎是一种新策略,在小细胞肺癌中具有前景。
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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