GSE303729:TET1 通过表观遗传重塑与免疫调节在肺腺癌中发挥抑癌作用

该数据集来自 NCBI GEO(GSE303729),主题为 TET1 在肺腺癌中通过表观遗传重塑与免疫调节发挥抑癌作用,属于肿瘤/肺癌方向的高通量测序表达谱数据

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基因组分类GPL246769606
GSE303729: TET1 Functions as a Tumor Suppressor in Lung Adenocarcinoma Through Epigenetic Remodeling and Immune Modulation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE303729:TET1 通过表观遗传重塑与免疫调节在肺腺癌中发挥抑癌作用

TET1 Functions as a Tumor Suppressor in Lung Adenocarcinoma Through Epigenetic Remodeling and Immune Modulation

该数据集来自 NCBI GEO(GSE303729),主题为 TET1 在肺腺癌中通过表观遗传重塑与免疫调节发挥抑癌作用,属于肿瘤/肺癌方向的高通量测序表达谱数据。数据包含 1 个文件(GSE303729_series_matrix.txt.gz),可用于研究 TET1 在肺腺癌细胞中的表达变化及相关表观遗传与免疫调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Ten-Eleven Translocation (TET1-3) 双加氧酶氧化 DNA 中的 5-甲基胞嘧啶 (5mC),生成 5-羟甲基胞嘧啶 (5hmC)、5-甲酰基胞嘧啶 (5fC) 和 5-羧基胞嘧啶 (5caC),启动 DNA 去甲基化。自 2009 年被发现以来,关于 TET 蛋白在癌症中作用的报道存在矛盾。TET 基因被认为是抑癌基因,因为其表达水平在包括淋巴瘤、前列腺癌和胰腺癌在内的许多人类癌症中降低,且 TET2 基因突变在血液系统癌症中常见。相反,TET1 最近被报道在三阴性乳腺癌中过表达,并在肺癌中作为原癌基因发挥作用。在本研究中,我们采用遗传学方法直接探讨 TET1 蛋白在肺腺癌中的功能。我们发现,在人肺腺癌 (H441, H1975) 中过表达 TET1

【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=GSE303729

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE303729

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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

十-十一易位(TET1-3)双加氧酶氧化DNA中的5-甲基胞嘧啶(5mC),生成5-羟甲基胞嘧啶(5hmC)、5-甲酰基胞嘧啶(5fC)和5-羧基胞嘧啶(5caC),从而启动DNA去甲基化过程。自2009年发现以来,关于TET蛋白在癌症中的作用,报道存在矛盾。TET基因被认为是抑癌基因,因为在许多人类癌症(包括淋巴瘤、前列腺癌和胰腺癌)中其表达水平降低,且TET2基因突变在血液系统恶性肿瘤中较为常见。相反,近期有报道称TET1在三阴性乳腺癌中过表达,并在肺癌中作为原癌基因发挥作用。在本研究中,我们采用遗传学方法直接探讨TET1蛋白在肺腺癌中的功能。我们发现,在人类肺腺癌细胞(H441、H1975)中过表达TET1可降低其增殖能力,并抑制集落形成、细胞迁移和三维球体肿瘤形成。相反,敲除TET1则加速肺腺癌细胞生长,并促进集落形成、细胞迁移和三维球体肿瘤形成。

转录组学和蛋白质组学分析显示,TET1过表达与免疫标志物 prevalence 增加相关,主要通过激活TNF和NF-kB信号通路。相反,肺腺癌细胞中TET1敲除诱导了参与细胞代谢和细胞生长的基因表达。我们的结果与TET1基因在肺腺癌细胞(H441, H1975)中的肿瘤抑制角色一致,并揭示了其在激活抗肿瘤免疫中的可能作用。

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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