E2F1在驱动神经内分泌前列腺癌发展中的非经典作用

数据通过高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究聚焦E2F1在神经内分泌前列腺癌(NEPC)中的非经典作用,涉及抗雄激素受体治疗耐药机制、肿瘤谱系可塑性及预后关联

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时间序列分类GPL246769606
GSE315033: A non-canonical role for E2F1 in driving the development of neuroendocrine prostate cancer.

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

E2F1在驱动神经内分泌前列腺癌发展中的非经典作用

A non-canonical role for E2F1 in driving the development of neuroendocrine prostate cancer.

该数据集来自NCBI,包含GSE315033系列数据,文件为GSE315033_series_matrix.txt.gz,共1个文件。数据通过高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究聚焦E2F1在神经内分泌前列腺癌(NEPC)中的非经典作用,涉及抗雄激素受体治疗耐药机制、肿瘤谱系可塑性及预后关联。可用于探索NEPC相关转录程序、E2F1过表达与CRPC患者肿瘤亚群的分子特征,以及前列腺腺癌向神经内分泌转化的表达谱变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):集体数据支持神经内分泌前列腺癌(NEPC)作为抗雄激素受体(AR)治疗耐药机制出现,肿瘤失去AR蛋白表达和/或经典AR信号并获取替代谱系程序以驱动生长和组织学转化。尽管与小细胞肺癌共享组织学和分子特征(如TP53突变和视网膜母细胞瘤抑癌基因(RB1)缺失),NEPC保留了许多在前列腺腺癌中出现的早期基因组改变。经典上,RB1通过结合E2F1控制细胞周期进程,阻止E2F1介导的细胞周期基因表达。在这里,我们显示E2F1在NEPC和一部分CRPC患者肿瘤中过表达并与不良预后相关。前列腺腺癌细胞中E2F1过表达与NEPC相关转录程序相关

【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=GSE315033

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 16 202,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

综合数据支持神经内分泌前列腺癌(NEPC)作为抗雄激素受体(AR)治疗耐药机制而出现,肿瘤丢失AR蛋白表达和/或经典AR信号传导,并获得替代性谱系程序以驱动生长和组织学转化。尽管与小细胞肺癌具有组织学和分子特征(如TP53突变和视网膜母细胞瘤抑癌基因(RB1)缺失),NEPC保留了前列腺腺癌中出现的许多早期基因组改变。经典上,RB1通过结合E2F1控制细胞周期进程,阻止E2F1介导的细胞周期基因表达。在此,我们显示E2F1在NEPC和一部分CRPC患者肿瘤中过表达,并与不良预后相关。前列腺腺癌细胞中E2F1过表达与NEPC相关转录程序相关,而E2F1耗竭可逆转E2F1相关的AR信号抑制和NEPC相关基因表达的诱导。

E2F1与FOXA2在关键NEPC相关基因的活性调控元件处相互作用并共定位,并在晚期前列腺癌模型中诱导INSM1表达。在已建立的NEPC细胞中敲低E2F1会减弱RE1沉默转录因子(REST)对神经谱系相关基因的转录抑制。总之,我们的数据表明,E2F1在驱动NEPC相关基因表达变化中发挥非经典作用,而这种作用是通过与特定的NEPC相关辅因子和转录因子的物理相互作用介导的。

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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