PRJNA1164164:高可塑性细胞状态在肺癌中的关键作用

该数据集来自 NCBI,主题为肺癌中高可塑性细胞状态(HPCS)的关键作用,属于肿瘤/肺癌分类,主题标签为转录组或基因表达

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1164164: Critical role for a high-plasticity cell state in lung cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA1164164:高可塑性细胞状态在肺癌中的关键作用

该数据集来自 NCBI,主题为肺癌中高可塑性细胞状态(HPCS)的关键作用,属于肿瘤/肺癌分类,主题标签为转录组或基因表达。源站描述介绍了利用小鼠模型在自体肺肿瘤体内实现 HPCS 的检测、纵向谱系追踪与消融,谱系追踪显示 HPCS 细胞具有高细胞状态转换能力,可原位产生早期肿瘤性(分化)和进展期肺癌细胞状态,并借助分泌型荧光素酶纵向追踪发现 HPCS 来源细胞相比 bulk 癌细胞或另一种具分化肺上皮特征的癌细胞状态具有更高生长能力。数据可用于研究肺癌细胞可塑性与治疗耐药相关机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):可塑性——细胞发生表型转换的能力——驱动癌症进展和治疗耐药。近期研究提示,实体瘤中的可塑性集中于少数癌细胞亚群,但缺乏在原位对高可塑性细胞状态(HPCS)进行功能研究的手段。在此,我们开发了小鼠模型,能够在体内自体肺肿瘤中检测、纵向谱系追踪和消融 HPCS。谱系追踪显示,HPCS 细胞具有高细胞状态转换能力,可在原位产生早期肿瘤性(分化)和进展期肺癌细胞状态。使用分泌型荧光素酶的纵向谱系追踪显示,与 bulk 癌细胞或另一种具有分化肺上皮特征的癌细胞状态相比,HPCS 来源细胞具有高生长能力。HPCS

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1164164

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

可塑性——细胞发生表型转变的能力——驱动癌症进展和治疗耐药。近期研究表明,实体瘤中的可塑性集中于少数癌细胞亚群,然而在原位对这一高可塑性细胞状态(HPCS)进行功能研究仍属空白。在此,我们开发了小鼠模型,能够在体内原位肺肿瘤中实现对HPCS的检测、纵向谱系追踪和消融。谱系追踪揭示,HPCS细胞具有高度的细胞状态转变能力,可在原位产生早期肿瘤性(分化)和进展期肺癌细胞状态。利用分泌型荧光素酶进行的纵向谱系追踪显示,与总体癌细胞或另一种具有分化肺上皮特征的癌细胞状态相比,HPCS来源的细胞具有更高的生长能力。在早期肿瘤中消融HPCS可阻止良性向恶性的转变,而在已形成的肿瘤中通过自杀基因或CAR T细胞消融HPCS则可显著降低肿瘤负荷。

我们进一步证明,HPCS会引发治疗耐受性细胞状态,而HPCS消融则抑制对化疗和癌蛋白靶向治疗的耐药性。有趣的是,HPCS样状态在再生上皮和多种其他组织的癌中普遍存在,揭示了可塑性程序的趋同性。我们的工作确立了HPCS作为关键枢纽,使癌细胞状态之间能够相互转换。在肺癌和其他癌中靶向HPCS可能抑制癌症进展并根除治疗耐药性。总体设计:携带Slc4a11-FSF-MCD/+与Hipp11-FSF-GGCB/+或Rosa26-FSFmTmG/+报告等位基因的KP小鼠,或携带Hopx-FSF-MACD/+与Hipp11-FSF-GGCB/+或Rosa26-FSF-mTmG/+等位基因的小鼠模型,通过腺病毒CMV-FlpO或慢病毒PGK-FlpO重组酶进行感染。荷瘤小鼠按指示进行处理,肿瘤细胞被收

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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