PRJNA1378711:上皮miRNA上调与进展性支气管癌前病变免疫逃逸相关 [PCGA_miRNA_BX]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究对肺癌高危患者支气管活检样本开展miRNA测序、miRNA原位杂交和空间蛋白质组学,结合miRNA-基因网络分析,识别hsa-miR-149-5p为抗原呈递基因模块的潜在调控因子,并显示其在进展/持续增殖性病变上皮中上调

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1378711: Up-regulation of an epithelial miRNA is associated with immune evasion in progressive bronchial premalignant lesions [PCGA_miRNA_BX]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1378711:上皮miRNA上调与进展性支气管癌前病变免疫逃逸相关 [PCGA_miRNA_BX]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究对肺癌高危患者支气管活检样本开展miRNA测序、miRNA原位杂交和空间蛋白质组学,结合miRNA-基因网络分析,识别hsa-miR-149-5p为抗原呈递基因模块的潜在调控因子,并显示其在进展/持续增殖性病变上皮中上调。数据可用于探索支气管癌前病变分子亚型、miRNA调控抗原呈递及免疫逃逸机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):支气管癌前病变(PMLs)是肺鳞状细胞癌的前驱病变,具有不同的分子亚型。增殖型亚型富含支气管异型增生,在进展/持续性与消退性PMLs相比时,抗原加工/呈递基因共表达模块表达降低,提示这些基因对免疫逃逸有功能性影响。在此,我们对肺癌高危患者的支气管活检进行了miRNA测序、miRNA原位杂交(ISH)和空间蛋白质组学。miRNA-基因网络分析鉴定hsa-miR-149-5p为抗原呈递基因模块的潜在调控因子。相邻活检组织染色显示hsa-miR-149-5p主要在上皮中表达,并在进展/持续性增殖性病变中上调。该miRNA的靶标,MH的转录共激活因子

【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/PRJNA1378711

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1378711

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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

支气管癌前病变(PMLs)是肺鳞状细胞癌的前驱病变,具有不同的分子亚型。增殖型亚型富含支气管异型增生,在进展性/持续性PMLs中,抗原加工/呈递基因共表达模块的表达较消退性PMLs降低,提示这些基因对免疫逃逸具有功能性影响。本研究对肺癌高危患者的支气管活检组织进行了miRNA测序、miRNA原位杂交(ISH)和空间蛋白质组学分析。miRNA-基因网络分析鉴定出hsa-miR-149-5p是抗原呈递基因模块的潜在调控因子。对邻近活检组织的染色显示,hsa-miR-149-5p主要表达于上皮,并在进展性/持续性增殖性病变中上调。该miRNA的靶标——MHC-I基因表达的转录共激活因子NLRC5及其调控的基因——在这些病变中下调。NLRC5表达降低可减少肺鳞癌细胞中IFN-γ诱导的MHC-I表面表达和CD8 T细胞细胞毒性。

在PML中,NLRC5高表达的基底细胞与CD8 T细胞在空间上紧密相邻,提示这些细胞在体内表现出功能增强的MHC-I基因表达。这些发现表明hsa-miR-149-5p在PML进展/持续存在中具有功能性作用,并提示该轴可作为PML免疫调节的潜在治疗靶点。总体设计:对肺癌高危患者的支气管活检样本进行了microRNA测序(miRNA-seq)。

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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