HCC827 SC与HCC827 shCEACAM6基因表达变化分析

该数据集来自NCBI GEO,比较HCC827 SC与HCC827 shCEACAM6细胞的基因表达变化,采用高通量测序表达谱技术,包含1个series matrix文件

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时间序列分类GPL246769606
GSE289000: Analysis of gene expression change between HCC827 SC and HCC827 shCEACAM6

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

HCC827 SC与HCC827 shCEACAM6基因表达变化分析

Analysis of gene expression change between HCC827 SC and HCC827 shCEACAM6

该数据集来自NCBI GEO,比较HCC827 SC与HCC827 shCEACAM6细胞的基因表达变化,采用高通量测序表达谱技术,包含1个series matrix文件。数据聚焦肺癌中CEACAM6与EGFR突变、TKI耐药及EMT的关联,可用于差异表达分析、CEACAM6功能研究及EGFR-TKI耐药机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CEACAM家族蛋白作为细胞黏附分子已被广泛研究,但CEACAM6的生物学和临床意义仍相对未被充分探索。我们的研究发现,肺腺癌中CEACAM6表达显著增加,尤其与EGFR突变状态相关。在EGFR突变的肺癌细胞中,敲低CEACAM6可诱导凋亡并降低EGFR下游的p-ERK1/2信号。使用EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)处理可降低CEACAM6水平,导致TKI耐药肺癌细胞表现出p-ERK1/2降低和上皮-间质转化(EMT)特征增加。免疫共沉淀实验显示CEACAM6与EGFR之间存在相互作用。尽管EGFR-TKI耐药细胞中CEACAM6表达缺失,但其重新表达可稳定EGFR并增加对EGFR-TKIs的敏感性。TGF-?处理,wh

【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=GSE289000

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 30 202,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

CEACAM家族蛋白作为细胞黏附分子已被广泛研究,但CEACAM6的生物学和临床意义仍相对未被充分探索。我们的研究发现,CEACAM6在肺腺癌中的表达显著增加,尤其与EGFR突变状态相关。在EGFR突变的肺癌细胞中,敲低CEACAM6可诱导细胞凋亡并降低EGFR下游的p-ERK1/2信号传导。使用EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗可降低CEACAM6水平,导致TKI耐药的肺癌细胞表现出p-ERK1/2降低和上皮-间质转化(EMT)特征增加。免疫共沉淀实验揭示了CEACAM6与EGFR之间的相互作用。尽管CEACAM6表达在EGFR-TKI耐药细胞中缺失,但其重新表达可稳定EGFR并增加对EGFR-TKI的敏感性。诱导EMT的TGF-?处理同样降低了CEACAM6表达并改善了EGFR-TKI耐药性。进一步分析显示,EGFR-TKI耐药肺癌细胞在CEACAM6基因座的H3K27ac表观遗传修饰水平低于EGFR-TKI敏感细胞。

在EGFR-TKI敏感细胞中使用HDAC1/2抑制剂处理可降低CEACAM6表达,诱导EMT及TGF-β配体/受体基因表达,并增强EGFR-TKI耐药性。这些数据突显了CEACAM6在维持致癌性EGFR信号传导中的关键作用,以及其受细胞因子刺激和表观遗传修饰调控从而影响EGFR-TKI敏感性的机制。我们的发现强调了CEACAM6作为EGFR驱动型肺腺癌中有价值生物标志物的潜力,及其在EGFR相关通路中的复杂参与。

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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