磁场通过RSRP1介导的分泌信号轴抑制非小细胞肺癌

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE297180,研究磁场通过RSRP1介导的分泌信号轴抑制非小细胞肺癌。数据包含1个文件GSE297180_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序的表达谱分析,涉及人类细胞系293T和A549

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时间序列分类GPL294809606
GSE297180: Magnetic Field Suppresses Non-Small Cell Lung Cancer via RSRP1-Mediated Secretory Signaling Axis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

磁场通过RSRP1介导的分泌信号轴抑制非小细胞肺癌

Magnetic Field Suppresses Non-Small Cell Lung Cancer via RSRP1-Mediated Secretory Signaling Axis

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE297180,研究磁场通过RSRP1介导的分泌信号轴抑制非小细胞肺癌。数据包含1个文件GSE297180_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序的表达谱分析,涉及人类细胞系293T和A549。实验采用5 mT、20 Hz磁场暴露,结合转录组和蛋白质组多组学分析,鉴定RSRP1为关键分子靶点,并通过CRISPR-Cas9敲除和TET-on诱导表达系统验证其功能。该数据可用于探索磁场抑制肿瘤的分子机制及RSRP1在肺癌中的角色(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):磁场疗法在肿瘤治疗中具有前景,但其潜在机制仍存在争议。传统的ROS理论无法完全解释观察到的磁场诱导的抑制作用。基于先前的研究结果,我们确定了磁场介导的肿瘤抑制的关键靶点,并建立了磁抑制模型。对暴露于(5 mT,20 Hz)磁场的293T和A549细胞进行整合多组学分析(转录组+蛋白质组),确定RSRP1为关键分子靶点。我们使用CRISPR-Cas9介导的基因破坏和TET-on诱导表达系统实验验证了RSRP1的必要作用。蛋白质组分析显示,磁场暴露(5 mT,20 Hz)在非致瘤性293T和致瘤性A549细胞中均诱导RSRP1蛋白上调超过200倍。CRISPR-Cas9介导的RSRP1敲除完全消除了A549

【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:GPL29480、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=GSE297180

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 12 202,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

磁场疗法在肿瘤治疗中展现出前景,但其潜在机制仍存在争议。传统的ROS理论无法完全解释所观察到的磁场诱导抑制作用。基于前期研究发现,我们确定了磁场介导肿瘤抑制的关键靶点,并建立了磁抑制模型。对暴露于(5 mT, 20 Hz)磁场的293T和A549细胞进行整合多组学分析(转录组+蛋白质组),确定RSRP1为关键分子靶点。我们利用CRISPR-Cas9介导的基因敲除和TET-on诱导表达系统,通过实验验证了RSRP1的必要作用。蛋白质组学分析显示,磁场暴露(5 mT, 20 Hz)使非致瘤性293T和致瘤性A549细胞中RSRP1蛋白上调超过200倍。CRISPR-Cas9介导的RSRP1敲除完全消除了A549细胞对磁场的响应性。值得注意的是,通过多西环素诱导系统恢复RSRP1表达,可重建磁场诱导的抑制因子分泌,暴露细胞的条件培养基显著抑制初始肿瘤细胞增殖(p<0.05)。

磁场暴露(5 mT,20 Hz)在转录水平上调了内源性RSRP1,这一结果通过转录组学和qPCR分析得到证实;而通过多西环素诱导系统外源性过表达的RSRP1则无响应,表明磁调控需要内源性转录控制。本研究建立了“磁场→RSRP1→分泌因子→靶标响应”级联,为无创肿瘤治疗提供了一个变革性框架。

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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