Gαi1和Gαi3介导IL-11诱导的信号转导及作为LUAD潜在治疗靶点

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE317274,聚焦肺腺癌(LUAD)中IL-11诱导的信号转导机制。研究通过高通量测序表达谱分析,探讨Gαi1和Gαi3在IL-11激活Akt、Erk和STAT3信号通路中的作用,并评估其作为LUAD潜在治疗靶点的可能性

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时间序列分类GPL342849606
时间序列GSE317274: Gαi1 and Gαi3 Mediate IL-11-Induced Signal Transduction and are Potential Therapeutic Targets for LUAD

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Gαi1和Gαi3介导IL-11诱导的信号转导及作为LUAD潜在治疗靶点

Gαi1 and Gαi3 Mediate IL-11-Induced Signal Transduction and are Potential Therapeutic Targets for LUAD

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE317274,聚焦肺腺癌(LUAD)中IL-11诱导的信号转导机制。研究通过高通量测序表达谱分析,探讨Gαi1和Gαi3在IL-11激活Akt、Erk和STAT3信号通路中的作用,并评估其作为LUAD潜在治疗靶点的可能性。数据包含1个文件GSE317274_series_matrix.txt.gz,物种为人(9606),平台为GPL34284。可用于肺癌信号通路研究、靶点发现及表达谱分析等方向(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺腺癌(LUAD)是肺癌的主要组织学亚型,其发病率呈上升趋势。然而,由于绝大多数患者在诊断时已处于晚期,其5年生存率仅为15%,因此迫切需要探索LUAD的发生发展机制并延长患者生存时间。白细胞介素-11(IL-11)是IL-6细胞因子家族成员,在多种肿瘤的发生和进展中具有重要影响,但促进LUAD恶性进展的具体分子机制尚不清楚。本研究发现,敲除Gαi1/3表达可抑制IL-11诱导的Akt、Erk和STAT3活化。相反,过表达Gαi1/3可增强IL-11诱导的信号传导。Gαi1/3与GP130的结合介导IL-11诱导的下游Akt-mTO

【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:GPL34284、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=GSE317274

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 27 202,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

肺腺癌(LUAD)是肺癌的主要组织学亚型,其发病率呈上升趋势。然而,由于绝大多数患者在诊断时已处于晚期,其5年生存率仅为15%,因此迫切需要探索LUAD的发展机制并提高患者的生存时间。白细胞介素-11(IL-11)作为IL-6细胞因子家族的一员,在多种肿瘤的发生和发展中具有重要影响,但促进LUAD恶性进展的具体分子机制尚不清楚。在此,我们发现敲除Gαi1/3的表达可以抑制IL-11诱导的Akt、Erk和STAT3的激活。相反,过表达Gαi1/3可以增强IL-11诱导的信号传导。Gαi1/3与GP130的结合介导了IL-11诱导的下游Akt-mTOR、Erk和STAT3的激活,这需要招募Grb2相关结合蛋白1(Gab1)。在LUAD细胞中,shGαi1/3抑制了细胞生长、增殖和迁移,并阻断了IL-11的促肿瘤能力。

然而,Gαi1/3的过表达增强了IL-11诱导的细胞生长、增殖和迁移。ShGαi1/3同样在体内抑制了LUAD细胞的增殖。总体而言,本研究结果表明,Gαi1和Gαi3对于IL-11信号转导至关重要。此外,我们发现Gαi1和Gαi3在肺腺癌中高表达,并与较差的总生存率相关,因此可能成为LUAD潜在的治疗靶点。这些结果为IL-11表达上调的LUAD患者提供了一种新的治疗策略。

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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