A549细胞对地塞米松响应的转录组分析:基于新型GR-PhotoPROTACs的光控GR降解

本数据集来自 NCBI,对 A549 肺癌细胞在 dexamethasone(Dex)处理下、结合新型光控 GR-PhotoPROTACs 的转录组进行测序分析

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1303614: Transcriptomic profiling of A549 cells in response to dexamethasone, in the context of light-controlled GR degradation using novel GR-PhotoPROTACs

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

A549细胞对地塞米松响应的转录组分析:基于新型GR-PhotoPROTACs的光控GR降解

本数据集来自 NCBI,对 A549 肺癌细胞在 dexamethasone(Dex)处理下、结合新型光控 GR-PhotoPROTACs 的转录组进行测序分析。细胞分别与 PhotoPROTAC KH-5-309 或 KH-5-306 的活性 E 异构体或非活性 Z 异构体孵育 12 小时,并在最后 2 小时加入 Dex。RNA 测序显示 KH-5-309 的 E 异构体选择性破坏 GR 驱动的 dormancy 相关基因表达,而 Z 异构体功能惰性。该数据可用于研究 GR 介导的 dormancy 及光响应化学工具的应用(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):糖皮质激素受体(GR)信号由地塞米松(Dex)激活,可诱导非小细胞肺癌(NSCLC)细胞进入可逆的休眠状态,从而导致治疗耐药。为实现对 GR 活性的精确调控,我们开发了光开关 PROTACs(PhotoPROTACs),其包含芳基偶氮吡唑骨架,可实现可逆的、波长特异性的 GR 降解控制。将 A549 肺癌细胞与 PhotoPROTAC KH-5-309 或 KH-5-306 的活性(E-异构体)或非活性(Z-异构体)形式孵育 12 小时,并在最后 2 小时加入 Dex。RNA 测序显示,KH-5-309 的 E-异构体选择性破坏 GR 驱动的休眠相关基因表达,而 Z-异构体保持功能惰性。该数据集为理解 GR 介导的休眠提供了资源,并展示了光响应化学工具在空间上的应用价值。

【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/PRJNA1303614

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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

糖皮质激素受体(GR)信号通路经地塞米松(Dex)激活后,可诱导非小细胞肺癌(NSCLC)细胞进入可逆的休眠状态,从而导致治疗耐药。为实现对GR活性的精准调控,我们开发了光开关PROTAC(PhotoPROTAC),其整合了芳基偶氮吡唑骨架,可实现对GR降解的可逆、波长特异性控制。将A549肺癌细胞与PhotoPROTAC KH-5-309或KH-5-306的活性形式(E-异构体)或非活性形式(Z-异构体)共孵育12小时,并在最后2小时加入Dex。RNA测序显示,KH-5-309的E-异构体可选择性地破坏GR驱动的休眠相关基因表达,而Z-异构体则保持功能惰性。该数据集为理解GR介导的休眠提供了资源,并证明了光响应化学工具在时空控制应激激素受体信号以破坏癌细胞休眠方面的实用性。

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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