GSE316636:Morusin 经 AGTR2 诱导非小细胞肺癌 GSDME 依赖性细胞焦亡

研究围绕非小细胞肺癌展开,通过高通量化合物筛选发现 morusin 可激活 GSDME,并经全基因组 CRISPR/Cas9 筛选确定 AGTR2 是 morusin 诱导细胞焦亡的关键调控因子,其作用依赖 caspase-3–GSDME 信号级联

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时间序列分类GPL246769606
GSE316636: Morusin induces GSDME-dependent pyroptosis in non-small cell lung cancer via the angiotensin II receptor type 2

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE316636:Morusin 经 AGTR2 诱导非小细胞肺癌 GSDME 依赖性细胞焦亡

Morusin induces GSDME-dependent pyroptosis in non-small cell lung cancer via the angiotensin II receptor type 2

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE316636_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为 9606(人类),平台为 GPL24676。研究围绕非小细胞肺癌展开,通过高通量化合物筛选发现 morusin 可激活 GSDME,并经全基因组 CRISPR/Cas9 筛选确定 AGTR2 是 morusin 诱导细胞焦亡的关键调控因子,其作用依赖 caspase-3–GSDME 信号级联。数据可用于探索 morusin 抗肿瘤机制、AGTR2 作为潜在治疗靶点以及肺癌细胞焦亡相关表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺癌仍是全球癌症相关死亡的主要原因,其 5 年生存率仍不理想。当前疗法常受限于耐药性、毒性或疗效不佳,凸显了对新策略的迫切需求。在此,我们进行了化合物高通量筛选,发现 morusin 可激活在非小细胞肺癌中表达的 gasdermin E(GSDME)。利用全基因组 CRISPR/Cas9 筛选,我们确定 AGTR2 是 morusin 诱导细胞焦亡的关键调控因子,其通过激活 caspase-3–GSDME 信号级联发挥作用。在小鼠肿瘤模型中,morusin 诱导的细胞焦亡抑制肿瘤生长且未导致体重减轻。因此,我们的研究揭示了 morusin 发挥抗肿瘤作用的新机制,从而确立 AGTR2 作为潜在治疗靶点,并提供了一种比例

【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=GSE316636

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

肺癌仍是全球癌症相关死亡的主要原因,其5年生存率仍不尽如人意。目前的治疗常受限于耐药性、毒性或疗效不佳,凸显出亟需新型策略。在此,我们进行了化合物高通量筛选,发现桑辛素可激活在非小细胞肺癌中表达的gasdermin E(GSDME)。利用全基因组CRISPR/Cas9筛选,我们鉴定出AGTR2是桑辛素诱导细胞焦亡的关键调控因子,其通过激活caspase-3–GSDME信号级联发挥作用。在小鼠肿瘤模型中,桑辛素诱导的细胞焦亡可抑制肿瘤生长,且未引起体重下降。因此,我们的研究揭示了桑辛素发挥抗肿瘤作用的新机制,从而确立AGTR2为潜在治疗靶点,并为基于细胞焦亡的非小细胞肺癌治疗提供了理论依据。

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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