GSE301232:CircROBO2通过miR-625-5p/PDGFB介导的MAPK激活调控非小细胞肺癌奥希替尼耐药
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE301232_series_matrix.txt.gz,围绕非小细胞肺癌奥希替尼耐药机制展开

基本信息
资源简介
GSE301232:CircROBO2通过miR-625-5p/PDGFB介导的MAPK激活调控非小细胞肺癌奥希替尼耐药
CircROBO2 Orchestrates Osimertinib Resistance Through miR-625-5p/PDGFB-Mediated MAPK Activation in Non-Small Cell Lung Cancer
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE301232_series_matrix.txt.gz,围绕非小细胞肺癌奥希替尼耐药机制展开。研究通过长期药物暴露建立奥希替尼耐药NSCLC细胞系HCC4006OR,并进行转录组测序以鉴定差异表达的circRNA,系统研究circROBO2的分子特征与功能,并利用分子动力学模拟探索PDGFB与奥希替尼的潜在相互作用。数据可用于非编码RNA表达谱分析、耐药相关circRNA筛选及奥希替尼耐药机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 30 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:奥希替尼获得性耐药的出现是非小细胞肺癌(NSCLC)治疗中的巨大挑战。尽管环状RNA(circRNA)日益被认为是化疗耐药的关键调节因子,但其在奥希替尼耐药机制中的具体作用仍鲜有阐明。方法:我们通过长期药物暴露建立了奥希替尼耐药的NSCLC细胞系(HCC4006OR),并进行了全面的转录组测序以鉴定差异表达的circRNA。利用一系列细胞和分子生物学方法系统研究了circROBO2的分子特征和功能意义。采用先进的分子动力学模拟来阐明PDGFB与奥希替尼之间潜在的分子相互作用。Res
【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:GPL34281、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=GSE301232
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:获得性奥希替尼耐药的出现是非小细胞肺癌(NSCLC)治疗中面临的巨大挑战。尽管环状RNA(circRNA)日益被认为是化疗耐药的关键调控因子,但其在奥希替尼耐药机制中的具体作用仍鲜有阐明。方法:我们通过长期药物暴露建立了奥希替尼耐药的NSCLC细胞系(HCC4006OR),并进行了全面的转录组测序以鉴定差异表达的circRNA。我们利用一系列细胞和分子生物学方法,系统研究了circROBO2的分子特征和功能意义。我们采用先进的分子动力学模拟来阐明PDGFB与奥希替尼之间潜在的分子相互作用。结果:我们发现circROBO2在奥希替尼耐药的HCC4006OR细胞中显著上调。功能研究表明,在奥希替尼处理下,circROBO2可增强细胞存活、增殖和侵袭能力,同时抑制细胞凋亡。
在机制上,circROBO2作为miR-625-5p的分子海绵,导致PDGFB表达升高,进而激活MAPK通路,特别是RAF/MEK/ERK级联反应。通过敲低circROBO2或过表达miR-625-5p靶向该通路,可部分恢复耐药细胞对奥希替尼的敏感性。分子动力学模拟提示PDGFB与奥希替尼之间可能存在直接相互作用,为耐药机制提供了额外见解。结论:我们的研究揭示了奥希替尼耐药中一种新的circROBO2/miR-625-5p/PDGFB调控轴,并将circROBO2定位为NSCLC治疗的潜在治疗靶点和生物标志物。
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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