GSE319378:ZEB1介导的circDennd1b抑制促进肺癌细胞迁移和侵袭
该数据集来自NCBI GEO,标题为ZEB1介导的circDennd1b抑制促进肺癌细胞迁移和侵袭,属于肿瘤/肺癌分类。研究通过RNA测序和CIRI-full分析,在过表达ZEB1的肺癌细胞(393P)中筛选差异表达的circRNA,共鉴定出25个差异表达的circRNA,其中11个上调

基本信息
资源简介
GSE319378:ZEB1介导的circDennd1b抑制促进肺癌细胞迁移和侵袭
ZEB1-mediated suppression of circDennd1b promotes migration and invasion of lung cancer cells
该数据集来自NCBI GEO,标题为ZEB1介导的circDennd1b抑制促进肺癌细胞迁移和侵袭,属于肿瘤/肺癌分类。研究通过RNA测序和CIRI-full分析,在过表达ZEB1的肺癌细胞(393P)中筛选差异表达的circRNA,共鉴定出25个差异表达的circRNA,其中11个上调。数据包含1个文件(GSE319378_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。该数据可用于研究ZEB1转录调控circRNA的机制及其在肺癌进展中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):锌指E盒结合同源盒1(ZEB1)是与上皮-间质转化相关的重要转录因子,可促进肺癌进展和转移。肺癌进展可受非编码RNA如microRNA、长链非编码RNA和环状RNA(circRNA)的调控。然而,ZEB1转录调控circRNA表达的机制,以及ZEB1调控的circRNA如何与肺癌进展相关联,尚未完全清楚。本研究旨在鉴定受ZEB1调控的circRNA并阐明其在肺癌细胞中的功能。在过表达ZEB1的肺癌细胞(393P)中,我们通过RNA测序及随后的CIRI-full分析筛选差异表达的circRNA。RNA测序鉴定出对照与过表达ZEB1的肺癌细胞之间有25个差异表达的circRNA:11个c
【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:GPL24247、10090。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=GSE319378
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 15 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
锌指E盒结合同源盒1(ZEB1)是与上皮-间质转化相关的重要转录因子,可促进肺癌进展和转移。肺癌进展可受微小RNA、长链非编码RNA和环状RNA(circRNA)等非编码RNA调控。然而,ZEB1转录调控circRNA表达的机制,以及ZEB1调控的circRNA如何与肺癌进展相关联,尚未完全明确。本研究旨在鉴定受ZEB1调控的circRNA,并阐明其在肺癌细胞中的功能。在ZEB1过表达的肺癌细胞(393P)中,我们通过RNA测序及CIRI-full分析筛选差异表达的circRNA。RNA测序鉴定出对照与ZEB1过表达肺癌细胞之间有25个差异表达的circRNA:11个circRNA上调,14个下调(倍数变化≥2,P≤0.05)。在这些circRNA中,我们选择了circDennd1b,即ZEB1过表达肺癌细胞中下调的circRNA。
为了敲低circDennd1b,我们使用了针对其反向剪接位点的shRNA,这导致了细胞迁移和侵袭的增加,类似于在过表达ZEB1的肺癌细胞中观察到的情况。我们目前正在研究circDennd1b在肺癌进展和转移中的作用。我们的研究表明,ZEB1调控的circRNA可能在肺癌的侵袭和进展中发挥关键作用。
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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