SARS-CoV-2刺突蛋白通过调控A549细胞中MEG3和BCYRN1发挥抗癌作用

该数据集来自NCBI,聚焦SARS-CoV-2刺突蛋白对A549肺癌细胞的抗癌作用。研究采用重组刺突蛋白、刺突蛋白转染和假SARS-CoV-2病毒三种递送方式,结合RNA测序、集落形成、免疫荧光、细胞活力、迁移、FACS、western blotting、3D球体、分子对接、siRNA、qRT-PC

sra
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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1398076: SARS-CoV-2 spike protein exerts an anti-cancer effect by regulating MEG3 and BCYRN1 in A549 cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

SARS-CoV-2刺突蛋白通过调控A549细胞中MEG3和BCYRN1发挥抗癌作用

该数据集来自NCBI,聚焦SARS-CoV-2刺突蛋白对A549肺癌细胞的抗癌作用。研究采用重组刺突蛋白、刺突蛋白转染和假SARS-CoV-2病毒三种递送方式,结合RNA测序、集落形成、免疫荧光、细胞活力、迁移、FACS、western blotting、3D球体、分子对接、siRNA、qRT-PCR和凋亡实验进行评估。结果显示刺突蛋白显著抑制A549细胞长期生长,其中假病毒抗癌效果最强,并伴随迁移和球体生长受抑及sub-G1期阻滞。RNA-Seq揭示对照组与刺突蛋白处理组表达谱存在差异,可用于肺癌转录组与基因表达研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 很少有研究报道严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)刺突蛋白抑制癌细胞生长。在此,我们使用重组刺突蛋白(SP)、刺突蛋白转染(SPT)和假SARS-CoV-2病毒(PSV)研究了SARS-CoV-2刺突蛋白在A549肺癌细胞中的作用。方法 为评估其抗癌活性,我们进行了RNA测序、集落形成、免疫荧光、细胞活力、迁移、FACS、western blotting、3D球体、分子对接、siRNA、qRT-PCR和凋亡实验。结果 刺突蛋白显著抑制A549细胞的长期生长。在递送方法中,PSV显示出最强的抗癌效果,其次是SPT和SP,表现为迁移、球体生长受抑和sub-G1期阻滞。RNA-Seq揭示对照组与SP

【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/PRJNA1398076

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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

背景 很少有研究报道严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)刺突蛋白可抑制癌细胞生长。本研究利用重组刺突蛋白(SP)、刺突蛋白转染(SPT)和假SARS-CoV-2病毒(PSV),探讨了SARS-CoV-2刺突蛋白对A549肺癌细胞的影响。方法 为评估其抗癌活性,我们进行了RNA测序、集落形成实验、免疫荧光、细胞活力检测、迁移实验、FACS、western blotting、3D球体实验、分子对接、siRNA、qRT-PCR和凋亡实验。结果 刺突蛋白显著抑制了A549细胞的长期生长。在递送方法中,PSV显示出最强的抗癌效果,其次是SPT和SP,表现为抑制迁移、球体生长和sub-G1期阻滞。RNA-Seq揭示了对照组和SP处理细胞之间不同的表达谱,鉴定出两种差异表达的lncRNA:MEG3上调,而BCYRN1下调。敲低BCYRN1或过表达MEG3重现了刺突蛋白诱导的抗增殖和促凋亡效应,包括增强的cleaved caspase-3表达。

对接分析表明,刺突蛋白可能与该类lncRNA结合。为确定刺突蛋白是否影响其稳定性,使用放线菌素D(ActD)抑制转录。刺突蛋白减弱了ActD诱导的MEG3下降,表明其稳定性增强,而刺突蛋白加速了BCYRN1的减少。结论 总体而言,这些发现表明,SARS-CoV-2刺突蛋白通过差异调节lncRNA MEG3和BCYRN1的稳定性,在A549肺癌细胞中发挥抗肿瘤活性。总体设计:对经SARS-CoV-2刺突蛋白处理24小时的A549人肺癌细胞与未处理对照细胞进行RNA-seq分析。

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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