Ras激活型肺癌对中介体MED23的选择性需求
K-RAS突变常见于非小细胞肺癌,异常激活Ras-MAPK通路。MED23对Ras活跃肺癌具选择性重要性:降低Med23抑制Ras活性过高肺癌细胞增殖和致瘤性,并阻断Ras而非c-Myc诱导转化

基本信息
资源简介
Ras激活型肺癌对中介体MED23的选择性需求
K-RAS突变常见于非小细胞肺癌,异常激活Ras-MAPK通路。MED23对Ras活跃肺癌具选择性重要性:降低Med23抑制Ras活性过高肺癌细胞增殖和致瘤性,并阻断Ras而非c-Myc诱导转化。ELK1经MAPK磷酸化传递Ras信号,参与Ras驱动肿瘤发生。转录组分析显示MED23与ELK1共同调控细胞周期和增殖相关靶基因。MED23随Ras转化上调并在肿瘤中过表达,低表达预测Ras活跃患者及异种移植小鼠更好生存,提示其促成肺癌Ras成瘾,是潜在脆弱靶点(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):K-RAS 激活突变在非小细胞肺癌(NSCLC)中频繁发生,导致 Ras-MAPK 信号通路异常激活,从而促成恶性表型。然而,Ras 靶向治疗药物的开发仍具挑战性。在此,我们表明,MED23——一种已知可整合信号与基因活动的多亚基 Mediator 复合物组分——对 Ras 活性型肺癌具有选择性重要作用。通过筛选大量伴有或不伴有 Ras 突变的人肺癌细胞系,我们发现 Med23 RNAi 特异性抑制 Ras 活性过高的肺癌细胞增殖和致瘤性。成纤维细胞中 Med23 缺失选择性抑制由 Ras 而非 c-Myc 诱导的致癌转化。转录因子 ELK1 被 MAPK 磷酸化以将 Ras 信号传递至 MED23,它也是 Ras 驱动的肿瘤发生所必需。转录组分析显示,MED23 和 ELK1 共同调控一组共同的靶基因,这些基因富集于调控细胞周期和增殖,以支持 Ras 依赖性。此外,与 ELK1 磷酸化水平所指示的 Ras 信号强度相关,MED23 在 Ras 转化后上调,并被发现在 Ras 突变肺癌细胞系和原发肿瘤样本中均过表达。值得注意的是,Med23 表达较低预示 Ras 活性型肺癌患者和异种移植小鼠的生存更好。总之,我们的研究结果表明,MED23 在使肺癌发生具有“Ras 成瘾性”方面发挥关键作用,从而为 Ras 活性型肺癌的治疗提供了一个脆弱靶点。为了在全基因组层面了解 MED23 和 ELK1 如何在 Ras 活性型肺癌细胞中控制基因表达,我们进行了基因表达谱实验,分析对照、si-Med23 或 si-Elk1 A549 细胞的转录组。si-Ctrl、si-Med23 和 si-Elk1 A549 细胞在正常完全培养基中培养
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-40517
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- OpenDataLab:
数据说明
K-RAS 激活突变在非小细胞肺癌(NSCLC)中频繁发生,导致 Ras-MAPK 信号通路异常激活,从而促成恶性表型。然而,Ras 靶向治疗药物的开发仍具挑战性。在此,我们表明,MED23——一种已知可整合信号与基因活动的多亚基 Mediator 复合物组分——对 Ras 活性型肺癌具有选择性重要作用。通过筛选大量伴有或不伴有 Ras 突变的人肺癌细胞系,我们发现 Med23 RNAi 特异性抑制 Ras 活性过高的肺癌细胞增殖和致瘤性。成纤维细胞中 Med23 缺失选择性抑制由 Ras 而非 c-Myc 诱导的致癌转化。转录因子 ELK1 被 MAPK 磷酸化以将 Ras 信号传递至 MED23,它也是 Ras 驱动的肿瘤发生所必需。转录组分析显示,MED23 和 ELK1 共同调控一组共同的靶基因,这些基因富集于调控细胞周期和增殖,以支持 Ras 依赖性。此外,与 ELK1 磷酸化水平所指示的 Ras 信号强度相关,MED23 在 Ras 转化后上调,并被发现在 Ras 突变肺癌细胞系和原发肿瘤样本中均过表达。值得注意的是,Med23 表达较低预示 Ras 活性型肺癌患者和异种移植小鼠的生存更好。总之,我们的研究结果表明,MED23 在使肺癌发生具有“Ras 成瘾性”方面发挥关键作用,从而为 Ras 活性型肺癌的治疗提供了一个脆弱靶点。为了在全基因组层面了解 MED23 和 ELK1 如何在 Ras 活性型肺癌细胞中控制基因表达,我们进行了基因表达谱实验,分析对照、si-Med23 或 si-Elk1 A549 细胞的转录组。si-Ctrl、si-Med23 和 si-Elk1 A549 细胞在正常完全培养基中培养
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




