肿瘤相关巨噬细胞调控FGD5-AS1表达促进肺癌细胞增殖、迁移和侵袭及其潜在机制
该数据集来自 doi.org,聚焦肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)对肺癌细胞中 FGD5-AS1 表达的调控作用及其对肺癌细胞增殖、迁移和侵袭的潜在分子机制

基本信息
资源简介
肿瘤相关巨噬细胞调控FGD5-AS1表达促进肺癌细胞增殖、迁移和侵袭及其潜在机制
TUMOR-ASSOCIATED MACROPHAGES REGULATE FGD5-AS1 EXPRESSION TO PROMOTE LUNG CANCER CELL PROLIFERATION, MIGRATION, AND INVASION AND THE UNDERLYING MECHANISMS
该数据集来自 doi.org,聚焦肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)对肺癌细胞中 FGD5-AS1 表达的调控作用及其对肺癌细胞增殖、迁移和侵袭的潜在分子机制。研究将 THP-1 细胞诱导分化为 M0 和 M2 巨噬细胞,并收集条件培养基及经外泌体释放抑制剂 GW4869 处理的 M2 巨噬细胞条件培养基,用于处理 A549 和 H1299 肺癌细胞,同时使用 siRNA 沉默 FGD5-AS1,评估细胞增殖、迁移和侵袭。数据主题标签涵盖肺癌、M2 巨噬细胞、FGD5-AS1、外泌体和 RNA 测序,可用于肺癌微环境与巨噬细胞互作相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:探讨肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)对肺癌细胞中 FGD5-AS1 表达的影响,并探索其对肺癌细胞增殖、迁移和侵袭影响的潜在分子机制。方法:使用佛波醇 12-肉豆蔻酸酯 13-乙酸酯(PMA)诱导 THP-1 细胞分化为 M0 和 M2 巨噬细胞,随后用白细胞介素-4(IL-4)和白细胞介素-13(IL-13)处理。通过形态学观察、定量实时 PCR(qPCR)和免疫荧光染色评估巨噬细胞分化。收集 M0 和 M2 巨噬细胞的条件培养基(CM),以及用外泌体释放抑制剂 GW4869 处理的 M2 巨噬细胞的条件培养基,用于处理 A549 和 H1299 肺癌细胞。使用小干扰 RNA(siRNA)沉默 FGD5-AS1。评估细胞增殖、迁移和侵袭
【主题与分类】
主题标签:Others、lung cancer、M2 macrophages、FGD5-AS1、exosomes、RNA sequencing。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_e7233c54dc9e4ced8caaf881394d89c0
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00217.00bds
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- OpenDataLab:
数据说明
目的 探讨肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)对肺癌细胞中FGD5-AS1表达的影响,并探究其影响肺癌细胞增殖、迁移和侵袭的潜在分子机制。方法 使用佛波酯(PMA)诱导THP-1细胞分化为M0和M2巨噬细胞,随后用白细胞介素-4(IL-4)和白细胞介素-13(IL-13)处理。通过形态学观察、实时荧光定量PCR(qPCR)和免疫荧光染色评估巨噬细胞分化情况。收集M0和M2巨噬细胞以及经外泌体释放抑制剂GW4869处理的M2巨噬细胞的条件培养基(CM),用于处理A549和H1299肺癌细胞。使用小干扰RNA(siRNA)沉默FGD5-AS1。采用5-乙炔基-2′-脱氧尿苷(EdU)掺入法和Transwell实验评估细胞增殖、迁移和侵袭,并通过Western blotting检测凋亡相关蛋白。
随后对接受不同处理的A549细胞进行RNA测序(RNA-seq),以鉴定可能参与FGD5-AS1介导调控的基因和信号通路。结果 与M0巨噬细胞相比,M2巨噬细胞表现出特征性形态学改变,Arg-1、CCL18、IL-10和CD206表达水平显著升高,并伴有FGD5-AS1表达增加(P < 0.001)。M2-CM处理显著增强A549和H1299细胞的增殖、迁移和侵袭能力,并减少细胞凋亡。这些效应在FGD5-AS1敲低后显著减弱。使用GW4869抑制外泌体释放,无论是单独使用还是联合FGD5-AS1敲低,均未显著改变M2-CM诱导的促增殖效应。RNA-seq分析显示,FGD5-AS1相关的差异表达基因主要富集于DNA复制、DNA修复、细胞分裂
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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