KEAP1失活肺癌中泛素信号脆弱性靶向研究

研究通过 CRISPR 筛选代谢应激小鼠肺癌模型,发现包括 KEAP1 在内的癌症脆弱性;KEAP1 在侵袭性 NSCLC 中约 15% 突变,其缺失激活 NRF2 并上调 Aldh3a1,导致 NADH/NAD⁺ 升高、还原应激并抑制肿瘤生长

geo
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时间序列预测GPL3017210090
GSE306334: Targeting ubiquitin signaling vulnerabilities in KEAP1-inactivated lung cancer

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

KEAP1失活肺癌中泛素信号脆弱性靶向研究

Targeting ubiquitin signaling vulnerabilities in KEAP1-inactivated lung cancer

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Targeting ubiquitin signaling vulnerabilities in KEAP1-inactivated lung cancer,属于肿瘤/肺癌分类,包含 1 个文件 GSE306334_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为小鼠(10090),平台为 GPL30172。研究通过 CRISPR 筛选代谢应激小鼠肺癌模型,发现包括 KEAP1 在内的癌症脆弱性;KEAP1 在侵袭性 NSCLC 中约 15% 突变,其缺失激活 NRF2 并上调 Aldh3a1,导致 NADH/NAD⁺ 升高、还原应激并抑制肿瘤生长。数据可用于探索 K。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺癌细胞依赖蛋白质稳态调节因子,尤其是泛素-蛋白酶体系统(UPS),以维持恶性程度。UPS 组分(如 E3 泛素连接酶(E3s)和去泛素化酶(DUBs))的遗传改变很常见,并产生背景依赖的治疗依赖性。为研究这些变化如何驱动肿瘤形成,我们对代谢应激的小鼠肺癌模型进行了 CRISPR 筛选,并确定了特定的癌症脆弱性,包括 KEAP1。尽管 KEAP1 在侵袭性非小细胞肺癌(NSCLC,约 15%)中频繁突变,我们的发现揭示了 KEAP1 在遗传定义的一部分 NSCLC 中出乎意料的原癌基因作用。机制上,Keap1 缺失激活 NRF2 并上调 Aldh3a1。这导致 NADH/NAD⁺ 比率升高,触发还原应激,并抑制肿瘤生长。鉴于预后不良

【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:GPL30172、10090。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=GSE306334

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 24 202,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

肺癌细胞依赖蛋白质稳态调节因子,尤其是泛素-蛋白酶体系统(UPS),以维持其恶性特征。UPS组分(如E3泛素连接酶(E3s)和去泛素化酶(DUBs))的遗传改变十分常见,并形成依赖于背景的治疗脆弱性。为探究这些变化如何驱动肿瘤形成,我们对处于代谢应激状态的小鼠肺癌模型进行了CRISPR筛选,并鉴定出特定的癌症脆弱性靶点,包括KEAP1。尽管KEAP1在侵袭性非小细胞肺癌(NSCLC,约15%)中频繁突变,我们的研究结果揭示了KEAP1在遗传学定义明确的NSCLC亚群中出乎意料的原癌基因作用。在机制上,Keap1缺失激活NRF2并上调Aldh3a1。这导致NADH/NAD⁺比值升高,触发还原性应激,并抑制肿瘤生长。鉴于KEAP1突变患者预后不良,组合CRISPR敲除筛选揭示了可成药的E3s和DUBs作为Keap1依赖的共脆弱性靶点。值得注意的是,耗竭这些共依赖因子(如E3连接酶Herc2、Ubr4和Huwe1)可消除Keap1失活肿瘤的体内发展。

我们证明,针对UPS是一种尚未充分探索、但前景广阔的治疗策略,适用于KEAP1失活肿瘤患者,尤其是在代谢应激条件下。

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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