GSE328098:3'UTR导向的激酶近端mRNA衰变抑制C/EBPβ磷酸化/激活以抑制肿瘤细胞衰老
该数据集来自NCBI GEO,标题为3'UTR导向的激酶近端mRNA衰变抑制C/EBPβ磷酸化/激活以抑制肿瘤细胞衰老,属于肿瘤/肺癌分类

基本信息
资源简介
GSE328098:3'UTR导向的激酶近端mRNA衰变抑制C/EBPβ磷酸化/激活以抑制肿瘤细胞衰老
3'UTR-directed, kinase proximal mRNA decay inhibits C/EBP phosphorylation/activation to suppress senescence in tumor cells
该数据集来自NCBI GEO,标题为3'UTR导向的激酶近端mRNA衰变抑制C/EBPβ磷酸化/激活以抑制肿瘤细胞衰老,属于肿瘤/肺癌分类。数据包含1个文件GSE328098_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,平台为GPL34290,物种为10090。研究揭示UPF1和STAU1/2是UPA必需因子,与CK2在核周内体共定位促进CEBPB mRNA局部衰变,敲低后增加CK2灶旁CEBPB转录本并伴随C/EBPβ激活和衰老。可用于探索肿瘤细胞衰老调控机制及潜在靶点(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 15 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):C/EBPβ通过效应激酶ERK1/2和CK2的翻译后激活来调控癌基因诱导的衰老(OIS)和SASP。然而,在肿瘤细胞中,C/EBPb活性受其3'UTR抑制。3′UTR对蛋白质活性的调控(UPA)需要G/U富集元件(GRE)及其同源结合蛋白HuR。这些组分将CEBPB转录本从信号内体上含有ERK1/2和CK2的核周区室中分离,阻止C/EBPβ接触其激活激酶。我们在此报告,mRNA衰变蛋白Up-frameshift protein 1(UPF1)和Staufen1/2(STAU1/2)也是必需的UPA因子。STAU1/2和UPF1与CK2在核周内体上重叠,在那里它们促进局部CEBPB mRNA衰变。在肿瘤细胞中敲低UPF1或STAU1/2会增加邻近CK2灶的CEBPB转录本,同时伴随C/EBPβ激活和衰老。
【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:GPL34290、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=GSE328098
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 24 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
C/EBPβ通过效应激酶ERK1/2和CK2对其翻译后激活来调控癌基因诱导的衰老(OIS)及衰老相关分泌表型(SASP)。然而,在肿瘤细胞中,C/EBPβ的活性受其3‘UTR抑制。3’UTR对蛋白质活性的调控(UPA)需要富含G/U的元件(GRE)及其同源结合蛋白HuR。这些组分将CEBPB转录本从信号内体上含有ERK1/2和CK2的核周区室中分离出来,阻止C/EBPβ接触其激活激酶。我们在此报道,mRNA降解蛋白Up-frameshift protein 1(UPF1)和Staufen1/2(STAU1/2)也是必需的UPA因子。STAU1/2和UPF1与CK2在核周内体上共定位,并在那里促进CEBPB mRNA的局部降解。在肿瘤细胞中敲低UPF1或STAU1/2会增加邻近CK2灶的CEBPB转录本,同时伴随C/EBPβ激活和衰老。GRE及相邻的STAU结合位点均抑制C/EBPβ介导的衰老,而另一个不同的3‘UTR区域则抑制C/EBPβ诱导SASP的活性。
携带Cebpb GRE缺失的小鼠中,KrasG12D驱动的肺肿瘤很少进展为腺癌,这证明了UPA在体内对癌症恶性程度的重要性。永生化GRED/D小鼠胚胎成纤维细胞(MEFs)也通过上调促衰老细胞因子S100a9而非其他SASP,表现出增强的OIS。因此,激酶近端mRNA衰减是一种抑制C/EBPβ活性并促进肿瘤细胞衰老逃逸的新机制。使用WT和GRED/D肺肿瘤样本进行了scRNA-seq,以确定GRE缺失对不同阶段肿瘤演化的影响。
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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