过表达肺发育转录因子TTF1、NKX2-8和PAX9的人支气管上皮细胞转录谱分析

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组学。数据基于稳定转染的人支气管上皮细胞,通过过表达肺发育转录因子TTF-1、NKX2-8和PAX9,获得代表三个基因各自激活生物通路的RNA表达谱(特征)

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基因组预测Transcriptomics
Transcription profiling of human bronchial epithelial cells overexpressing the lung developmental transcription factors TTF1, NKX2-8 and PAX9

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

过表达肺发育转录因子TTF1、NKX2-8和PAX9的人支气管上皮细胞转录谱分析

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组学。数据基于稳定转染的人支气管上皮细胞,通过过表达肺发育转录因子TTF-1、NKX2-8和PAX9,获得代表三个基因各自激活生物通路的RNA表达谱(特征)。这些特征可用于对包含91例早期肿瘤的非小细胞肺癌(NSCLC)临床数据集进行风险分层,其中TTF-1与NKX2-8通路的共激活可识别出约20%预后较差的早期NSCLC患者,而单一通路激活未显示显著预后价值(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们研究了肺发育转录因子(TTF-1、NKX2-8和PAX9)的临床意义,我们最近发现这些因子是通过肺癌中染色体14q13基因扩增激活的协同致癌基因。使用人支气管上皮细胞的稳定转染子,确定了代表三个基因各自定义的生物通路激活的RNA表达谱(特征),并用于对由91个早期肿瘤组成的非小细胞肺癌(NSCLC)临床数据集进行风险分层。TTF-1和NKX2-8通路的共激活识别出一个生存期较差的患者集群,约占早期NSCLC患者的20%,而单个通路的激活未显示出显著的预后能力。重要的是,与TTF-1和NK

【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-9212

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

我们研究了肺发育转录因子(TTF-1、NKX2-8和PAX9)的临床意义,这些因子是我们最近在肺癌中发现的通过14q13染色体基因扩增激活的协同致癌基因。利用人支气管上皮细胞的稳定转染子,我们确定了代表这三个基因各自定义的生物学通路激活状态的RNA表达谱(特征),并将其用于对包含91例早期肿瘤的非小细胞肺癌(NSCLC)临床数据集进行风险分层。TTF-1和NKX2-8通路的共同激活识别出一组生存期较差的患者,约占早期NSCLC患者的20%,而单个通路的激活并未显示出显著的预后价值。重要的是,与TTF-1和NKX2-8共同激活相关的不良预后在另外两个独立的临床数据集中得到了验证。此外,显示TTF-1和NKX2-8通路共同激活的肺癌细胞系对顺铂表现出耐药性,而顺铂是NSCLC治疗的标准疗法。

由于目前TTF-1和NKX2-8缺乏特异性抑制剂,我们探索了一种替代治疗策略。利用信号通路激活的特征,我们在TTF-1/NKX2-8共激活的队列中发现了特定致癌通路(Ras和Myc)的失调。体外实验证明,Ras通路特异性疗法能够抑制TTF-1/NKX-2激活细胞的肿瘤细胞生长,因此,表明调节Ras通路是针对具有特定肺发育通路共激活的高风险NSCLC患者进行靶向治疗的合理策略。实验总体设计:制备并分析了六组对照组和每种转录因子(TTF1、NKX2-8、PAX9)的六个重复样本。

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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