A549细胞对地塞米松响应的转录组分析:光控GR降解的GR-PhotoPROTACs

该数据集来自NCBI GEO,对A549肺癌细胞在光控GR降解条件下响应地塞米松的转录组进行测序分析。实验使用新型GR-PhotoPROTACs(KH-5-309或KH-5-306)的活性E异构体或非活性Z异构体处理细胞12小时,并在最后2小时加入Dex

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时间序列分类GPL342849606
GSE304966: Transcriptomic profiling of A549 cells in response to dexamethasone, in the context of light-controlled GR degradation using novel GR-PhotoPROTACs

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

A549细胞对地塞米松响应的转录组分析:光控GR降解的GR-PhotoPROTACs

Transcriptomic profiling of A549 cells in response to dexamethasone, in the context of light-controlled GR degradation using novel GR-PhotoPROTACs

该数据集来自NCBI GEO,对A549肺癌细胞在光控GR降解条件下响应地塞米松的转录组进行测序分析。实验使用新型GR-PhotoPROTACs(KH-5-309或KH-5-306)的活性E异构体或非活性Z异构体处理细胞12小时,并在最后2小时加入Dex。RNA测序显示KH-5-309的E异构体选择性破坏GR驱动的休眠相关基因表达,而Z异构体功能惰性。该数据可用于研究GR介导的肺癌休眠及光响应化学工具的应用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):糖皮质激素受体(GR)信号由地塞米松(Dex)激活,可诱导非小细胞肺癌(NSCLC)细胞进入可逆的休眠状态,从而导致治疗耐药。为实现对GR活性的精确调控,我们开发了光开关PROTACs(PhotoPROTACs),其包含芳基偶氮吡唑支架,可实现可逆的、波长特异性的GR降解控制。将A549肺癌细胞与PhotoPROTAC KH-5-309或KH-5-306的活性(E异构体)或非活性(Z异构体)形式孵育12小时,并在最后2小时加入Dex。RNA测序显示,KH-5-309的E异构体选择性破坏GR驱动的休眠相关基因表达,而Z异构体保持功能惰性。该数据集为理解GR介导的休眠提供了资源,并展示了光响应化学工具在空间方面的实用性。

【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:GPL34284、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=GSE304966

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 23 202,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

糖皮质激素受体(GR)信号通路经地塞米松(Dex)激活后,可诱导非小细胞肺癌(NSCLC)细胞进入可逆的休眠状态,从而导致治疗耐药。为实现对GR活性的精准调控,我们开发了光开关PROTAC(PhotoPROTAC),其整合了芳基偶氮吡唑骨架,可实现对GR降解的可逆、波长特异性控制。将A549肺癌细胞与PhotoPROTAC KH-5-309或KH-5-306的活性形式(E-异构体)或非活性形式(Z-异构体)共孵育12小时,并在最后2小时加入Dex。RNA测序显示,KH-5-309的E-异构体可选择性地破坏GR驱动的休眠相关基因表达,而Z-异构体则保持功能惰性。该数据集为理解GR介导的休眠提供了资源,并证明了光响应化学工具在时空控制应激激素受体信号以破坏癌细胞休眠方面的实用性。

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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