谱系身份决定小鼠NSCLC模型中KRAS抑制剂耐药性的致癌基因依赖性 [ATAC-Seq]

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,为ATAC-Seq数据,研究谱系身份如何决定小鼠NSCLC模型中KRAS抑制剂耐药性的致癌基因依赖性

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基因组分类GPL3432810090
GSE319596: Lineage identity governs oncogene dependence in murine NSCLC models of KRAS inhibitor resistance [ATAC-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

谱系身份决定小鼠NSCLC模型中KRAS抑制剂耐药性的致癌基因依赖性 [ATAC-Seq]

Lineage identity governs oncogene dependence in murine NSCLC models of KRAS inhibitor resistance [ATAC-Seq]

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,为ATAC-Seq数据,研究谱系身份如何决定小鼠NSCLC模型中KRAS抑制剂耐药性的致癌基因依赖性。数据基于KrasG12C驱动的肺癌基因工程小鼠模型,经sotorasib治疗至耐药出现,涵盖初始不完全响应、残余肿瘤及多种体内耐药机制。文件数量为1,样例为GSE319596_series_matrix.txt.gz,可用于研究靶向治疗耐药相关的染色质可及性变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对靶向治疗的原发性和获得性耐药是癌症持久治疗响应的重大挑战。在肺癌和其他癌症类型中,等位基因特异性和泛KRAS抑制剂带来了新希望,但这些药物受到不完全响应以及遗传和非遗传获得性耐药机制的阻碍。为了模拟这些机制,我们用sotorasib(一种KRASG12C抑制剂)治疗KrasG12C驱动的肺癌基因工程小鼠模型,直至出现耐药。对sotorasib的初始响应迅速但不完全。残余肿瘤负荷在转录上类似于肺泡II型细胞,表型复制了在EGFR抑制剂治疗患者中发现的残余疾病特征。在持续sotorasib治疗后,我们在体内观察到多种耐药机制,包括遗传性MAPK再激活和谱系

【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:GPL34328、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=GSE319596

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 09 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

靶向治疗的初治耐药和获得性耐药是癌症持久治疗应答面临的重大挑战。在肺癌及其他癌症类型中,等位基因特异性和泛KRAS抑制剂带来了新的希望,但这些药物受到不完全应答以及遗传性和非遗传性获得性耐药机制的制约。为了模拟这些机制,我们用sotorasib(一种KRASG12C抑制剂)治疗KrasG12C驱动的肺癌基因工程小鼠模型,直至出现耐药。对sotorasib的初始应答迅速但不完全。残余肿瘤负荷在转录水平上类似于肺泡II型细胞,表型上再现了在EGFR抑制剂治疗患者中发现的残余病灶特征。在持续sotorasib治疗后,我们在体内观察到了多种耐药机制,包括遗传性MAPK再激活以及从腺癌向鳞状组织学的谱系转化。

将机制研究的重点聚焦于鳞状转化,我们发现基础转录因子∆Np63的表达足以在体外将转化的肺泡类器官重编程为鳞状状态,使其对KRAS抑制不敏感。在体内,无论是Sox2的异位表达还是Nkx2-1的缺失——这两者在Kras驱动的肿瘤发生过程中均可耐受——都使肿瘤在KRAS抑制后倾向于鳞状谱系定向分化。鳞状转化的肿瘤未表现出KRAS/MAPK再激活的证据,这突显了谱系转录因子和组织学转化在介导癌基因独立性中的作用。

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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