Prkci-Ect2 增益通过增强细胞可塑性驱动肺腺癌转移与谱系失稳

研究关注肺腺癌中 PRKCI 与 ECT2 作为协同致癌基因,通过增强细胞可塑性驱动转移和谱系失稳。该数据可用于探索肺腺癌转移相关基因表达特征、细胞状态与转移进程

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基因组分类GPL2424710090
GSE327093: Prkci-Ect2 gain drives lung adenocarcinoma metastasis and lineage infidelity through enhanced cellular plasticity

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

Prkci-Ect2 增益通过增强细胞可塑性驱动肺腺癌转移与谱系失稳

Prkci-Ect2 gain drives lung adenocarcinoma metastasis and lineage infidelity through enhanced cellular plasticity

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 Prkci-Ect2 gain drives lung adenocarcinoma metastasis and lineage infidelity through enhanced cellular plasticity,属于肿瘤/肺癌方向。数据包含 1 个文件,样例为 GSE327093_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。研究关注肺腺癌中 PRKCI 与 ECT2 作为协同致癌基因,通过增强细胞可塑性驱动转移和谱系失稳。该数据可用于探索肺腺癌转移相关基因表达特征、细胞状态与转移进程。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺腺癌(LUAD)是肺癌最常见的亚型,其特征是广泛的肿瘤异质性、早期转移扩散以及对治疗干预反应不佳。致癌性 KrasG12D 和 Trp53 缺失(KP)小鼠模型重现了 LUAD 肿瘤发生的许多方面,然而这些小鼠很少发生远处转移,也未能表现出与人类 LUAD 转移相关的祖细胞样肿瘤细胞状态。新出现的证据表明,它们表现出高度的细胞可塑性,使其能够有效适应并克服转移级联中的各种障碍。然而,驱动细胞可塑性并将肿瘤细胞状态与转移进展联系起来的致癌事件仍鲜有明确。我们已确定蛋白激酶 C iota(PRKCI)和上皮细胞转化序列 2(ECT2)是 LUAD 中的协同致癌基因。PKCι 直接

【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=GSE327093

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 06 202,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)是肺癌最常见的亚型,其特征是广泛的肿瘤异质性、早期转移扩散以及对治疗干预反应不佳。致癌性KrasG12D和Trp53缺失(KP)小鼠模型再现了LUAD肿瘤发生的许多方面,然而这些小鼠很少发生远处转移,也未能表现出与人类LUAD转移相关的祖细胞样肿瘤细胞状态。新出现的证据表明,其表现出高度的细胞可塑性,使其能够有效适应并克服转移级联中的各种障碍。然而,驱动细胞可塑性并将肿瘤细胞状态与转移进展联系起来的致癌事件仍鲜有明确。我们已确定蛋白激酶C iota(PRKCI)和上皮细胞转化序列2(ECT2)是LUAD中的协同致癌基因。PKCι直接磷酸化并激活ECT2,而PRKCI和ECT2在复发性3q26扩增子内的拷贝数增加(CNG)驱动其在约30%的人类LUAD中协调过表达,并与不良生存相关。

为建立PRKCI-ECT2 CNG模型,我们构建了携带Prkci和Ect2条件性敲入等位基因的KP小鼠(KP-Gain)。Prkci-Ect2增益通过以细胞起源依赖的方式沿肺发育通路促进渐进性去分化,从而促进细胞可塑性,从根本上改变了LUAD的生物学特性。具体而言,起源于肺泡II型(AT2)细胞的KP-Gain肿瘤去分化为远端SOX9高表达的祖细胞样状态,表现出肿瘤体积和分级增加,并频繁转移至肝脏。有趣的是,起源于细支气管棒状细胞的KP-Gain肿瘤经历进一步重编程,产生更为原始的前肠SOX2高表达祖细胞样状态。棒状细胞来源的KP-Gain肿瘤侵袭性显著更强,并表现出极端的谱系不忠实性,产生腺鳞癌、小细胞肺癌和胸膜

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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