PIK3CA缺失允许KRAS突变肺腺癌体外生长但不支持体内进展的同源原位植入模型
研究通过从携带致癌 KrasG12D 且缺失 Trp53 的小鼠肺腺癌 KP 细胞系中敲除 Pik3ca 构建 KPA 细胞系,发现 Pik3ca 并非体外细胞存活与生长所必需,但使生长速率降低 20%;将 KP 与 KPA 细胞原位植入同源小鼠后,PIK3CA 对体内肿瘤进展是绝对必需的

基本信息
资源简介
PIK3CA缺失允许KRAS突变肺腺癌体外生长但不支持体内进展的同源原位植入模型
Loss of PIK3CA allows in vitro growth but not in vivo progression of KRAS mutant lung adenocarcinoma in a syngeneic orthotopic implantation model
该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件 GSE306343_series_matrix.txt.gz,主题为肿瘤/肺癌。研究通过从携带致癌 KrasG12D 且缺失 Trp53 的小鼠肺腺癌 KP 细胞系中敲除 Pik3ca 构建 KPA 细胞系,发现 Pik3ca 并非体外细胞存活与生长所必需,但使生长速率降低 20%;将 KP 与 KPA 细胞原位植入同源小鼠后,PIK3CA 对体内肿瘤进展是绝对必需的。数据可用于分析 PIK3CA 在 KRAS 突变肺腺癌体外与体内生长中的差异作用(来源 NCBI)。
【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):组成性激活的 KRAS 突变在肺癌中高度普遍,但其下游磷脂酰肌醇 3-激酶(PI3K)通路在肿瘤进展中的直接作用仍不清楚。此前一项研究确立了在 Trp53 肿瘤抑制因子完整的小鼠模型中,肺肿瘤发展需要 PIK3CA(α 催化亚型)。在本研究中,我们进一步研究了体外和体内肿瘤生长对 PIK3CA 的需求。我们首先通过从携带致癌 KrasG12D 且缺失 Trp53 的小鼠肺腺癌“KP”细胞系中基因删除 Pik3ca,生成了“KPA”细胞系。我们发现,Pik3ca 并非体外细胞存活和生长所必需,即使在非锚定依赖条件下也是如此,但使生长速率降低了 20%。接下来,我们将 KP 和 KPA 细胞原位植入同源小鼠,发现 PIK3CA 绝对
【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:GPL34290、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=GSE306343
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 13 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
组成性激活的KRAS突变在肺癌中高度普遍,但其下游磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)通路在肿瘤进展中的直接作用仍不清楚。先前的一项研究已确定,在Trp53肿瘤抑制基因完整的小鼠模型中,PIK3CA(α催化亚型)是肺肿瘤发生所必需的。在本研究中,我们进一步探讨了PIK3CA在体外和体内对肿瘤生长的必要性。我们首先通过从携带致癌性KrasG12D且缺乏Trp53的小鼠肺腺癌“KP”细胞系中基因敲除Pik3ca,构建了“KPA”细胞系。我们发现,Pik3ca并非细胞在体外存活和生长所必需,即使在非锚定依赖条件下也是如此,但会使生长速率降低20%。接下来,我们将KP和KPA细胞原位植入同基因小鼠,发现PIK3CA对肿瘤进展是绝对必需的,即使在Trp53缺失的情况下也是如此。植入KP细胞或缺乏Stk11基因的“KPS”细胞系,会导致肿瘤快速生长并使所有宿主动物死亡。相比之下,植入KPA细胞的小鼠全部存活,且未检测到肺部肿瘤。
来自培养细胞系的基因表达谱提示,KPA细胞可能对氧化应激敏感。事实上,我们发现与KP和KPS细胞相比,KPA细胞对过氧化氢和二乙基马来酸酯诱导的氧化应激更为敏感。综上所述,这些结果表明,在体外由突变KRAS诱导的肺癌细胞生长并不需要PIK3CA,但在体内进展和生长中却是至关重要的。
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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