聚苯乙烯微塑料通过NF-κB激活抑制铁死亡诱导肺癌放疗抵抗

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦聚苯乙烯微塑料(PS-MPs)对肺癌放疗疗效的影响。研究显示PS-MPs被肺癌细胞快速内化并促进细胞增殖,电离辐射后显著减弱辐射诱导的铁死亡,转录组分析揭示其激活NF-κB通路

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时间序列分类GPL246769606
GSE307179: Polystyrene MiPolystyrene Microplastics Induce Radiotherapy Resistance in Lung Cancer by Suppressing Ferroptosis through NF-κB Activationcroplastics Induce Radiotherapy Resistance in Lung Cancer by Suppressing Ferroptosis through NF-κB Activation

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

聚苯乙烯微塑料通过NF-κB激活抑制铁死亡诱导肺癌放疗抵抗

Polystyrene MiPolystyrene Microplastics Induce Radiotherapy Resistance in Lung Cancer by Suppressing Ferroptosis through NF-κB Activationcroplastics Induce Radiotherapy Resistance in Lung Cancer by Suppressing Ferroptosis through NF-κB Activation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦聚苯乙烯微塑料(PS-MPs)对肺癌放疗疗效的影响。研究显示PS-MPs被肺癌细胞快速内化并促进细胞增殖,电离辐射后显著减弱辐射诱导的铁死亡,转录组分析揭示其激活NF-κB通路。数据可用于探索微塑料暴露与肺癌放疗抵抗相关的铁死亡调控及NF-κB信号机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:聚苯乙烯微塑料(PS-MPs)是新兴环境污染物,但其对肺癌治疗的影响仍不清楚。本研究探讨PS-MPs如何影响肺癌放疗疗效,重点聚焦其在铁死亡调控和NF-κB通路激活中的作用。结果:PS-MPs被肺癌细胞快速内化,并在多次传代后仍可检测到。暴露于PS-MPs促进肺癌细胞增殖,增加线粒体长度,并提高Ki67和c-Myc表达。电离辐射后,PS-MPs显著减弱辐射诱导的铁死亡,表现为线粒体损伤、脂质过氧化和GSH耗竭减少。转录组分析显示PS-MPs激活NF-κB通路,导致IKKβ磷酸化增加、IκBα降解以及NF-

【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=GSE307179

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 08 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

目的:聚苯乙烯微塑料(PS-MPs)是新兴的环境污染物,但其对肺癌治疗的影响仍不明确。本研究探讨PS-MPs如何影响肺癌的放疗疗效,重点关注其在铁死亡调控和NF-κB通路激活中的作用。结果:PS-MPs被肺癌细胞快速内化,并在多次传代后仍可检测到。暴露于PS-MPs可促进肺癌细胞增殖、增加线粒体长度,并升高Ki67和c-Myc表达。在电离辐射后,PS-MPs显著减弱了辐射诱导的铁死亡,表现为线粒体损伤、脂质过氧化和GSH耗竭减少。转录组分析显示,PS-MPs激活了NF-κB通路,导致IKKβ磷酸化增加、IκBα降解以及NF-κB核转位增强。在体内,PS-MPs在荷肺癌小鼠中蓄积,通过增加肿瘤体积和重量并降低生存率,从而降低放疗疗效。

敲低NF-κB可恢复铁死亡敏感性并减轻PS-MPs诱导的放射抵抗,证实了NF-κB依赖性的铁死亡抑制。创新与结论:本研究首次提供证据表明,PS-MPs通过NF-κB激活抑制铁死亡,从而损害肺癌的放疗疗效。与以往关注微塑料对正常组织毒性的研究不同,我们的发现凸显了其在肿瘤学方面的影响及其作为影响癌症治疗抵抗的环境因素的潜在作用。这些结果强调需要进一步研究微塑料作为肿瘤学中氧化还原稳态新兴干扰因素的作用及其对环境和癌症研究的更广泛意义。

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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