Polycomb蛋白EED限制SCLC神经内分泌表型并驱动肺癌组织学转化 [Bulk RNA-seq]

该数据集为GSE293599的Bulk RNA-seq数据,来源于NCBI GEO,聚焦Polycomb蛋白EED在SCLC神经内分泌表型限制及肺癌组织学转化中的作用

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基因组分类GPL2424710090
GSE293599: The Polycomb Protein EED Constrains the SCLC Neuroendocrine Phenotype and Drives Lung Cancer Histological Transformation [Bulk RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Polycomb蛋白EED限制SCLC神经内分泌表型并驱动肺癌组织学转化 [Bulk RNA-seq]

The Polycomb Protein EED Constrains the SCLC Neuroendocrine Phenotype and Drives Lung Cancer Histological Transformation [Bulk RNA-seq]

该数据集为GSE293599的Bulk RNA-seq数据,来源于NCBI GEO,聚焦Polycomb蛋白EED在SCLC神经内分泌表型限制及肺癌组织学转化中的作用。研究背景涉及LUAD与SCLC两种组织学亚型,以及EGFR突变型LUAD经EGFR抑制剂治疗后向SCLC转化的谱系可塑性机制。数据可用于分析PRC2复合物相关基因表达变化,探索其在肺癌组织学转化中的潜在驱动作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺癌由不同的组织学亚型组成,包括肺腺癌(LUAD)和小细胞肺癌(SCLC)。尽管肺癌的组织学亚型通常相互排斥,但患者可表现为LUAD和SCLC混合组织学肿瘤。此外,LUAD可通过谱系可塑性发生组织学转化为SCLC,作为靶向治疗耐药的一种机制,这最常发生在EGFR突变型LUAD中,且同时伴有RB1和TP53失活,并在接受EGFR抑制剂治疗后出现。促进LUAD向SCLC组织学转化的机制尚不清楚。在LUAD向SCLC组织学转化过程中,与PRC2活性相关的基因表达增加,但PRC2是否是肺癌组织学转化的致病驱动因素尚不清楚。为了研究PRC2复合物在SCLC肿瘤发生中的作用,我们使用了C

【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:GPL24247、10090。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=GSE293599

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 05 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

肺癌由不同的组织学亚型组成,包括肺腺癌(LUAD)和小细胞肺癌(SCLC)。尽管肺癌的组织学亚型通常相互排斥,但患者可呈现肺腺癌与小细胞肺癌混合组织学的肿瘤。此外,肺腺癌可通过谱系可塑性在组织学上转化为小细胞肺癌,作为靶向治疗耐药的一种机制,这最常发生在接受EGFR抑制剂治疗后同时伴有RB1和TP53失活的EGFR突变型肺腺癌中。促进肺腺癌向小细胞肺癌组织学转化的机制尚不清楚。在肺腺癌向小细胞肺癌组织学转化过程中,与PRC2活性相关的基因表达增加,但PRC2是否是肺癌组织学转化的致病驱动因素尚不明确。为了研究PRC2复合物在小细胞肺癌肿瘤发生中的作用,我们使用基于CRISPR的体细胞基因编辑技术,通过失活EED(PRC2的核心支架亚基)构建了PRC2缺陷的小细胞肺癌基因工程小鼠模型(GEMMs)。

值得注意的是,EED失活通过一个中间性的NEUROD1阳性/NCAM阳性细胞状态,导致了从ASCL1阳性SCLC向LUAD的完全组织学转化。在机制上,SCLC向LUAD的组织学转化始于PRC2失活解除对同时带有H3K27me3和H3K4me3标记的二价基因的抑制,这些基因包括RAS、PI3K和MAPK通路基因以及NEUROD1。最后,我们构建了一个同时伴有RB1和TP53失活的EGFR突变LUAD GEMM模型,在该模型中,EGFR抑制可促进SCLC转化和转移表型;而这两者均可被EED失活完全消除。总之,这些发现表明PRC2复合物是驱动ASCL1阳性神经内分泌SCLC所必需的,其缺失会促进LUAD表型,从而提示抑制PRC2可作为阻止SCLC转化的治疗策略。

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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