STMN2/β-alanine代谢重编程调控小细胞肺癌神经侵袭 [近端与远端RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE322516,聚焦STMN2/β-alanine代谢重编程对小细胞肺癌神经侵袭的调控,包含近端与远端RNA-seq数据
![GSE322516: Regulation of neuronal invasion of small cell lung cancer by STMN2/β-alanine-controlled metabolic reprogramming [Proximal_and_Distal-RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/74729.jpg)
基本信息
资源简介
STMN2/β-alanine代谢重编程调控小细胞肺癌神经侵袭 [近端与远端RNA-seq]
Regulation of neuronal invasion of small cell lung cancer by STMN2/β-alanine-controlled metabolic reprogramming [Proximal_and_Distal-RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE322516,聚焦STMN2/β-alanine代谢重编程对小细胞肺癌神经侵袭的调控,包含近端与远端RNA-seq数据。源站描述指出,小细胞肺癌是高度侵袭性的神经内分泌恶性肿瘤,神经周围侵袭(PNI)是其常见临床病理特征,但机制及对疾病进展和生存的影响尚不明确。研究基于手术队列证据将PNI确立为独立不良预后因素,并证明神经微环境上调STMN2,进而浓度依赖性激活β-alanine代谢通路,增强肿瘤细胞迁移和侵袭。数据可用于研究小细胞肺癌神经侵袭机制、代谢重编程及预后相关表达特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)是一种高度侵袭性的神经内分泌恶性肿瘤,以快速进展和预后不良为特征。神经周围侵袭(PNI)现象在SCLC中普遍存在,是一项关键的临床病理特征;然而,其机制及其对疾病进展和患者生存的影响仍不清楚。在本研究中,我们基于手术队列证据将PNI确立为SCLC的独立不良预后因素。我们进一步证明,神经微环境上调SCLC细胞中的STMN2,一种神经元特异性微管去稳定蛋白。在机制上,STMN2以浓度依赖性方式激活β-alanine代谢通路,导致细胞内β-alanine水平升高,从而增强肿瘤细胞迁移和侵袭。体内实验证实,STMN2敲低显著
【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=GSE322516
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 09 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
小细胞肺癌(SCLC)是一种高度侵袭性的神经内分泌恶性肿瘤,以快速进展和预后不良为特征。神经周围侵犯(PNI)现象在SCLC中普遍存在,是一项关键的临床病理特征;然而,其机制及其对疾病进展和患者生存的影响仍不清楚。在本研究中,我们基于手术队列证据,将PNI确立为SCLC的独立不良预后因素。我们进一步证明,神经微环境上调SCLC细胞中STMN2——一种神经元特异性微管去稳定蛋白。在机制上,STMN2以浓度依赖性方式激活β-丙氨酸代谢通路,导致细胞内β-丙氨酸水平升高,从而增强肿瘤细胞迁移和侵袭。体内实验证实,敲低STMN2可显著抑制SCLC中的神经侵犯,而外源性β-丙氨酸补充可逆转这一效应。总之,这些发现揭示了SCLC中的神经-STMN2-β-丙氨酸-侵袭轴。
这项工作不仅为神经侵袭提供了新的机制见解,还突显了一个有前景的治疗靶点,用于对抗PNI,强调了其重要的转化意义。
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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