ABL激酶失活促进转录-复制冲突并损害复制叉揭示转移性小细胞肺癌治疗脆弱性

研究聚焦转移性小细胞肺癌(SCLC),探讨ABL酪氨酸激酶失活如何促进转录-复制冲突、损害复制叉进程并增加DNA损伤,进而揭示治疗脆弱性

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基因组分类GPL246769606
GSE289452: ABL Kinase Inactivation Promotes Transcription-Replication Conflicts and Compromises Replication Forks Revealing a Therapeutic Vulnerability in Metastatic Small Cell Lung Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

ABL激酶失活促进转录-复制冲突并损害复制叉揭示转移性小细胞肺癌治疗脆弱性

ABL Kinase Inactivation Promotes Transcription-Replication Conflicts and Compromises Replication Forks Revealing a Therapeutic Vulnerability in Metastatic Small Cell Lung Cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE289452_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL24676。研究聚焦转移性小细胞肺癌(SCLC),探讨ABL酪氨酸激酶失活如何促进转录-复制冲突、损害复制叉进程并增加DNA损伤,进而揭示治疗脆弱性。数据可用于分析ABL失活相关的基因表达变化,支持SCLC转移机制与DNA损伤修复通路的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)是一种高度侵袭性的神经内分泌癌症,通常在诊断时已发生转移,总生存率低。尽管对一线化疗或放疗高度敏感,但大多数SCLC患者仍会复发并死于全身性转移。我们在此报告,在小鼠模型中,ABL酪氨酸激酶的失活显著损害了转移性SCLC肿瘤的生长,从而延长了动物生存期。机制上,SCLC中ABL失活导致转录-复制冲突积累增加、复制叉进程受损、参与转录偶联同源重组的蛋白质表达和功能受损以及DNA损伤增加。由于ABL失活增加了DNA损伤,我们评估了在存在[描述截断]的情况下阻断DNA损伤修复通路活性是否[描述截断]。

【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=GSE289452

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 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

小细胞肺癌(SCLC)是一种高度侵袭性的神经内分泌肿瘤,通常在诊断时已发生转移,且总体生存率较低。尽管SCLC对一线化疗或放疗高度敏感,但大多数患者仍会复发并死于全身性转移。在此,我们报告,在小鼠模型中,ABL酪氨酸激酶的失活显著抑制了转移性SCLC肿瘤的生长,从而延长了动物的生存期。机制上,SCLC中ABL的失活导致转录-复制冲突的积累增加、复制叉进程受损、参与转录偶联同源重组的蛋白质表达和功能受损,以及DNA损伤增加。由于ABL失活增加了DNA损伤,我们评估了在ABL抑制剂存在的情况下阻断DNA损伤修复通路的活性是否会协同促进SCLC细胞死亡。

我们发现,ABL激酶与共济失调毛细血管扩张症及Rad3相关蛋白(ATR)——复制应激的主要应答因子——的共同失活可在体外协同抑制SCLC细胞生长,并且与单药治疗小鼠相比,可损害转移播散和生长。因此,联合失活ABL激酶和DNA损伤修复通路或可用于阻断SCLC转移灶的播散和生长。

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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