lncBCAS1-4_1作为CYP24A1功能同源物通过糖酵解和EMT减弱1,25(OH)₂D₃在肺癌中的抗癌疗效

该数据集来自NCBI,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦肺癌中lncBCAS1-4_1的作用机制。研究显示lncBCAS1-4_1可由1α,25(OH)2D3诱导且独立于CYP24A1调控,敲低后可增强1α,25(OH)2D3对肺癌细胞的生长抑制、抗增殖和抗迁移效应;原位异种移植模型验证其促癌潜力可

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GSE316905: lncBCAS1-4_1, a Functional Homolog of CYP24A1, Attenuates the Anticancer Efficacy of 1,25(OH)₂D₃ in Lung Cancer via Glycolysis and EMT

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

lncBCAS1-4_1作为CYP24A1功能同源物通过糖酵解和EMT减弱1,25(OH)₂D₃在肺癌中的抗癌疗效

lncBCAS1-4_1, a Functional Homolog of CYP24A1, Attenuates the Anticancer Efficacy of 1,25(OH)₂D₃ in Lung Cancer via Glycolysis and EMT

该数据集来自NCBI,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦肺癌中lncBCAS1-4_1的作用机制。研究显示lncBCAS1-4_1可由1α,25(OH)2D3诱导且独立于CYP24A1调控,敲低后可增强1α,25(OH)2D3对肺癌细胞的生长抑制、抗增殖和抗迁移效应;原位异种移植模型验证其促癌潜力可被补充维生素D抑制。数据可用于探索lncBCAS1-4_1作为负反馈调节因子削弱1α,25(OH)₂D₃治疗反应的分子通路,涉及糖酵解和EMT(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基于先前证据表明lncBCAS1-4_1在多种癌症中抵抗维生素D信号,本研究表征其在肺部恶性肿瘤中的作用机制。尽管lncBCAS1-4_1由1α,25(OH)2D3处理诱导且独立于CYP24A1调控,但敲低lncBCAS1-4_1可增强1α,25(OH)2D3对肺癌细胞的生长抑制作用。原位异种移植模型验证了lncBCAS1-4_1的致癌潜力,该潜力可被补充维生素D抑制,但1,25(OH)2D3处理后lncBCAS1-4_1的上调独立于CYP24A1。有趣的是,敲低lncBCAS1-4_1增强了1α,25(OH)2D3在体外对肺癌细胞的抗增殖和抗迁移作用。利用功能获得和功能缺失细胞模型,我们证明lncBCAS1-4_1作为负反馈调节因子,显著削弱对1α,25(OH)₂D₃的治疗反应。Wh

【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=GSE316905

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 30 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

基于先前证据表明lncBCAS1-4_1在多种癌症类型中抵抗维生素D信号传导,本研究表征了其在肺部恶性肿瘤中的作用机制。尽管lncBCAS1-4_1由1α,25(OH)2D3处理诱导,且独立于CYP24A1调控,但敲低lncBCAS1-4_1可增强1α,25(OH)2D3对肺癌细胞的生长抑制作用。原位异种移植模型验证了lncBCAS1-4_1的致癌潜力,该潜力可被补充维生素D所抑制,但1,25(OH)2D3处理后lncBCAS1-4_1的上调独立于CYP24A1。有趣的是,敲低lncBCAS1-4_1增强了1α,25(OH)2D3对体外肺癌细胞的抗增殖和抗迁移作用。利用功能获得和功能缺失细胞模型,我们证明lncBCAS1-4_1作为一种负反馈调节因子,显著削弱了对1α,25(OH)₂D₃的治疗反应。虽然在体内异种移植模型中,单独调节lncBCAS1-4_1对肿瘤起始影响甚微,但其过表达严重损害了1α,25(OH)2D3治疗的肿瘤抑制疗效。

我们发现了一种双重致癌机制,其中lncBCAS1-4_1不仅通过其与波形蛋白的物理结合加速EMT进程,而且在转录水平上调关键糖酵解调节因子(HK2、LDHA、磷酸化LDHA和TKT)。通过同时重编程细胞可塑性和代谢适应性,lncBCAS1-4_1成为限制维生素D单药治疗在肺癌中临床效用的关键因素。

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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