mTORC2-HIF-1β信号在肺癌中产生可靶向鞘脂脆弱性[Polysome-seq]

数据仅含 1 个文件,样例为 GSE336137_series_matrix.txt.gz,可用于研究 mTORC2 信号、HIF-1β 依赖的鞘脂重编程及肺癌代谢适应等方向(来源 NCBI)

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GSE336137: mTORC2-HIF-1β signaling creates a targetable sphingolipid vulnerability in lung cancer [Polysome-seq]

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

mTORC2-HIF-1β信号在肺癌中产生可靶向鞘脂脆弱性[Polysome-seq]

mTORC2-HIF-1β signaling creates a targetable sphingolipid vulnerability in lung cancer [Polysome-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 mTORC2-HIF-1β signaling creates a targetable sphingolipid vulnerability in lung cancer [Polysome-seq],属于肿瘤/肺癌领域,采用高通量测序表达谱技术,平台为 GPL24676,物种为 9606。数据仅含 1 个文件,样例为 GSE336137_series_matrix.txt.gz,可用于研究 mTORC2 信号、HIF-1β 依赖的鞘脂重编程及肺癌代谢适应等方向(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管存在广泛的遗传异质性,肺肿瘤仍常汇聚于共享的信号依赖,而这些依赖在治疗上仍未得到充分利用。在此,我们将 mTORC2 信号鉴定为跨遗传学上不同的肺癌亚型的汇聚依赖,并证明 RICTOR 依赖的 mTORC2 活性通过 HIF-1β 依赖的鞘脂重编程促进肿瘤进展。肺腺癌中升高的 mTORC2 信号与较差的总生存、转移播散和代谢重编程相关。使用在 Kras 驱动的肺肿瘤中 Rictor 缺失或过表达的互补基因工程小鼠模型,我们表明 mTORC2 活性对正常肺稳态并非必需,但在体内是肿瘤进展和代谢适应所必需的。在机制上,mTORC2 通过阻止 HIF-1β 的泛素非依赖性蛋白酶体降解来稳定 HIF-1β

【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:GPL24676、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=GSE336137

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 01 202,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

尽管存在广泛的遗传异质性,肺肿瘤却常常汇聚于共同的信号依赖通路,而这些通路在治疗上仍未得到充分利用。在此,我们将mTORC2信号确定为不同基因型肺癌亚型中的一种汇聚性依赖,并证明依赖于RICTOR的mTORC2活性通过HIF-1β依赖的鞘脂重编程促进肿瘤进展。肺腺癌中mTORC2信号升高与较差的总生存期、转移播散和代谢重编程相关。利用在Kras驱动肺肿瘤中敲除或过表达Rictor的互补基因工程小鼠模型,我们表明mTORC2活性对正常肺稳态并非必需,但在体内为肿瘤进展和代谢适应所必需。在机制上,mTORC2通过一条非经典的PKCα-CK2信号轴,阻止HIF-1β发生不依赖泛素的蛋白酶体降解,从而稳定HIF-1β,且不依赖于AKT。整合多组学分析显示,mTORC2-HIF-1β信号通过调控包括SPHK1和SPTLC2在内的关键代谢酶,驱动广泛的鞘脂重塑。

因此,药理学抑制鞘脂代谢显著损害了mTORC2驱动的肺肿瘤在体内的生长。总之,我们的发现揭示了一个先前未被认识的mTORC2-HIF-1β-鞘脂信号轴,该轴在肺癌中创造了可靶向的代谢脆弱性。

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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