NOTCH2缺失在SCLC中造成TRIM28依赖性脆弱性[人类bulk RNA-seq]

源站描述指出,约15%的小细胞肺癌(SCLC)携带NOTCH1或NOTCH2失活突变,研究通过CRISPR/Cas9筛选在NOTCH1/2同源SCLC小鼠模型来源的原代细胞系中鉴定TRIM28为NOTCH2失活SCLC的合成致死依赖,并涉及ERV表达、病毒感知通路及I型干扰素反应

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基因组回归GPL246769606
GSE297360: Loss of NOTCH2 Creates a TRIM28-Dependent Vulnerability in Small Cell Lung Cancer [human_bulk_RNA_seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

NOTCH2缺失在SCLC中造成TRIM28依赖性脆弱性[人类bulk RNA-seq]

Loss of NOTCH2 Creates a TRIM28-Dependent Vulnerability in Small Cell Lung Cancer [human_bulk_RNA_seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE297360,包含1个文件(GSE297360_series_matrix.txt.gz),属于肿瘤/肺癌分类下的人类bulk RNA-seq表达谱数据。源站描述指出,约15%的小细胞肺癌(SCLC)携带NOTCH1或NOTCH2失活突变,研究通过CRISPR/Cas9筛选在NOTCH1/2同源SCLC小鼠模型来源的原代细胞系中鉴定TRIM28为NOTCH2失活SCLC的合成致死依赖,并涉及ERV表达、病毒感知通路及I型干扰素反应。数据可用于研究NOTCH2失活背景下TRIM28依赖的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 16 202。

【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恶性肿瘤,缺乏有效的靶向治疗,部分原因是肿瘤抑制基因频繁的功能丧失突变以及缺乏复发性致癌驱动因素。约15%的SCLC携带NOTCH1或NOTCH2的失活突变,且大多数神经内分泌高表达的SCLC表现出低NOTCH活性。在来源于NOTCH1/2同源SCLC基因工程小鼠模型的原代细胞系中使用CRISPR/Cas9筛选,我们鉴定出TRIM28是NOTCH2失活SCLC中的合成致死依赖。在此背景下,TRIM28的缺失强烈诱导内源性逆转录病毒的表达,激活病毒感知通路,并触发I型干扰素反应。机制上,NOTCH2失活增加了对TRIM28介导的ERV沉默的依赖,通过STING–MAVS–TBK1轴造成对TRIM28的过度依赖。值得注意的

【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=GSE297360

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 10 202,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

小细胞肺癌(SCLC)是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,缺乏有效的靶向治疗,部分原因是肿瘤抑制基因频繁发生功能缺失突变以及缺乏反复出现的致癌驱动因素。约15%的SCLC携带NOTCH1或NOTCH2的失活突变,且大多数神经内分泌高表达的SCLC表现出低NOTCH活性。在来源于NOTCH1/2同基因SCLC基因工程小鼠模型的原代细胞系中进行CRISPR/Cas9筛选,我们将TRIM28鉴定为NOTCH2失活SCLC中的合成致死依赖性基因。在此背景下,TRIM28的缺失强烈诱导内源性逆转录病毒的表达,激活病毒感知通路,并触发I型干扰素应答。机制上,NOTCH2失活增加了对TRIM28介导的ERV沉默的依赖,通过STING–MAVS–TBK1轴形成对TRIM28的过度依赖。值得注意的是,TRIM28仅在NOTCH2缺失的情况下对肿瘤生长至关重要。这些发现将TRIM28确定为NOTCH2缺陷或低NOTCH2表达SCLC的潜在治疗靶点。

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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