GSE344891:靶向不同细胞周期节点克服KRAS/RAS抑制剂耐药
该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向不同细胞周期节点克服KRAS/RAS抑制剂耐药,属于肿瘤/肺癌分类。数据包含1个文件,样例为GSE344891_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为9606

基本信息
资源简介
GSE344891:靶向不同细胞周期节点克服KRAS/RAS抑制剂耐药
Targeting Distinct Cell Cycle Nodes Overcomes KRAS/RAS Inhibitor Resistance
该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向不同细胞周期节点克服KRAS/RAS抑制剂耐药,属于肿瘤/肺癌分类。数据包含1个文件,样例为GSE344891_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为9606。研究通过转录组和蛋白质组分析发现,耐药细胞在KRAS信号受抑后仍维持细胞周期进展,并借助不同促分裂通路绕过抑制;组合药物筛选与全基因组CRISPR-Cas9筛选提示靶向CDK4/6和CDK2等细胞周期节点可恢复敏感性。该数据可用于研究KRAS/RAS抑制剂耐药机制及细胞周期靶向干预策略(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 24 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):KRAS的激活突变驱动胰腺导管腺癌(PDAC)和非小细胞肺癌(NSCLC)。尽管突变选择性KRAS抑制剂和泛RAS抑制剂可带来临床获益,但耐药性的产生限制了持久缓解。转录组和蛋白质组分析显示,尽管突变KRAS信号被有效抑制,耐药细胞仍维持细胞周期进展。不同的正交促分裂通路以情境依赖的方式被激活,以绕过KRAS抑制。虽然这些通路可使用泛RAS-ON抑制剂RMC-6236广泛抑制,但细胞仍能够产生获得性耐药,此时细胞增殖与RAS信号解偶联。组合药物筛选和全基因组CRISPR-Cas9筛选显示,通过靶向细胞周期蛋白依赖性激酶CDK4/6和CDK2扰动细胞周期节点可恢复敏
【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=GSE344891
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
KRAS 激活突变驱动胰腺导管腺癌(PDAC)和非小细胞肺癌(NSCLC)。尽管突变选择性 KRAS 抑制剂和泛 RAS 抑制剂可带来临床获益,但耐药性的产生限制了持久缓解。转录组学和蛋白质组学分析显示,尽管突变 KRAS 信号被有效抑制,耐药细胞仍维持细胞周期进展。不同的正交促有丝分裂通路以情境依赖的方式被激活,从而绕过 KRAS 抑制。虽然使用泛 RAS-ON 抑制剂 RMC-6236 可广泛抑制这些通路,但细胞仍能够产生获得性耐药,此时细胞增殖与 RAS 信号解偶联。组合药物筛选和全基因组 CRISPR-Cas9 筛选显示,通过靶向细胞周期蛋白依赖性激酶 CDK4/6 和 CDK2 来扰动细胞周期节点,可恢复对 KRAS/RAS 抑制剂的敏感性。共同靶向 CDK4/6 可诱导 G1 期阻滞,并在所有耐药模型中抑制 E2F 调控的蛋白。
相比之下,联合靶向 CDK2 通过损害 DNA 复制、诱导 G2 期阻滞、阻止进入有丝分裂,并产生更持久的细胞静止反应,从而延缓停药后的细胞扩增,发挥更广泛的作用。最后,同时抑制 KRAS 与 CDK4/6 或 CDK2,可在源自获得性耐药模型的异种移植瘤中实现体内持久的肿瘤控制。总之,我们的研究结果将持续的细胞周期活动确定为 KRAS 靶向治疗耐药的决定性特征,并确立细胞周期联合靶向是克服 KRAS/RAS 抑制剂耐药的有效策略。
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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