GSE318135:β-Lapachone 拮抗 USP18 活性产生抗肿瘤效应

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 β-Lapachone 拮抗泛素特异性蛋白酶 18(USP18)活性以产生抗肿瘤效应,属于肿瘤/肺癌方向

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基因组分类GPL301739606
GSE318135: β-Lapachone Antagonizes Ubiquitin-Specific Protease 18 Activity to Elicit Anti-Neoplastic Effects

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

GSE318135:β-Lapachone 拮抗 USP18 活性产生抗肿瘤效应

β-Lapachone Antagonizes Ubiquitin-Specific Protease 18 Activity to Elicit Anti-Neoplastic Effects

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 β-Lapachone 拮抗泛素特异性蛋白酶 18(USP18)活性以产生抗肿瘤效应,属于肿瘤/肺癌方向。数据包含 1 个文件 GSE318135_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱平台 GPL30173,物种为人(9606)。研究通过工程化人重组 USP18 蛋白进行高通量筛选,发现 β-lapachone 抑制 USP18-ISG15 活性,并在小鼠和人肺癌细胞系中显著降低增殖、增加凋亡,同时抑制 H1299 人肺癌异种移植瘤和 344SQ 小鼠肺癌同种移植瘤生长。该数据可用于肺癌中 USP18 靶向干预及 β-lapachone 抗肿瘤机制的表达谱分析(来源 。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):去泛素化酶(DUB)泛素特异性蛋白酶 18(USP18)是一个抗肿瘤靶点。需要 USP18 抑制剂。为满足这一未满足的需求,我们工程化了一种具有酶活性的人重组 USP18 蛋白用于高通量筛选。该筛选发现 β-lapachone 是 USP18-ISG15 活性的抑制剂。独立的 β-Lapachone 处理小鼠和人肺癌细胞系在统计学上显著降低增殖并增加凋亡。USP18 表达的获得对抗了这些效应。β-Lapachone 处理在统计学上显著抑制了无胸腺小鼠中 H1299 人肺癌异种移植瘤的生长,也抑制了移植小鼠 344SQ 肺癌的同源小鼠中的生长。β-Lapachone 增加了活性氧(ROS),但抗肿瘤效应在几乎没有 ROS 产生的浓度下即可发生。ROS 清除剂处理未能挽救抗癌

【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:GPL30173、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=GSE318135

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 22 202,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

去泛素化酶(DUB)泛素特异性蛋白酶18(USP18)是一个抗肿瘤靶点。需要USP18抑制剂。为满足这一未满足的需求,我们设计了一种具有酶活性的人重组USP18蛋白,用于高通量筛选。筛选发现β-拉帕醌是USP18-ISG15活性的抑制剂。独立使用β-拉帕醌处理小鼠和人肺癌细胞系,统计学显著降低了增殖并增加了凋亡。USP18表达的获得抵消了这些效应。β-拉帕醌处理统计学显著抑制了无胸腺小鼠中H1299人肺癌异种移植瘤的生长,以及移植了小鼠344SQ肺癌的同系小鼠中的生长。β-拉帕醌增加了活性氧(ROS),但抗肿瘤效应在ROS产生很少的浓度下即可发生。ROS清除剂处理未能挽救抗癌效应,表明参与了一种不依赖ROS的抗肿瘤机制。为确定这一点,使用了干扰素刺激反应元件(ISRE)报告基因试验。β-拉帕醌处理激活了该报告基因活性,符合USP18抑制剂的预期。

β-拉帕醌处理增加了整体ISG15结合。蛋白质组学分析和免疫沉淀实验揭示了已知和新的ISG15化蛋白。对有无USP18表达增益的 parental 肺癌细胞进行RNA测序,发现了β-拉帕醌处理后的差异表达基因和通路。综上所述,β-拉帕醌是一种新型USP18抑制剂和癌症生物学工具。

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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