SOX9-DHCR24-胆固醇生物合成轴在IGH-BCL2阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤中的致癌作用[RNA-seq]

数据覆盖高通量测序表达谱,可用于分析SOX9及其靶基因DHCR24在DLBCL中的表达变化,支持淋巴瘤分子机制与生物标志物相关研究(来源 NCBI)

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基因组分类GPL111549606
GSE180051: Oncogenic role of SOX9-DHCR24-cholesterol biosynthesis axis in IGH-BCL2 positive diffuse large B-cell lymphomas [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

SOX9-DHCR24-胆固醇生物合成轴在IGH-BCL2阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤中的致癌作用[RNA-seq]

Oncogenic role of SOX9-DHCR24-cholesterol biosynthesis axis in IGH-BCL2 positive diffuse large B-cell lymphomas [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件(GSE180051_series_matrix.txt.gz),针对IGH-BCL2阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中SOX9-DHCR24-胆固醇生物合成轴的致癌作用。数据覆盖高通量测序表达谱,可用于分析SOX9及其靶基因DHCR24在DLBCL中的表达变化,支持淋巴瘤分子机制与生物标志物相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管干细胞调控因子SOX9的致癌性已在许多实体瘤中被提及,但其在淋巴瘤发生中的作用仍 largely unknown。在本研究中,我们显示SOX9优先在携带IGH-BCL2易位的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)亚群中过表达。DLBCL中SOX9阳性与疾病晚期相关。沉默SOX9在体外和体内均降低DLBCL细胞增殖、诱导G1/S期阻滞并增加细胞凋亡。全转录组分析和CHIP-seq实验确定DHCR24(胆固醇生物合成中的末端酶)是SOX9的直接靶点,SOX9通过增加DHCR24表达促进胆固醇合成。强制表达DHCR24能够挽救DLBCL细胞中与SOX9敲低相关的表型。在DLBCL细胞系异种移植模型中,SOX9敲低导致

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL11154、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE180051

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 12 202,引用时请注意版本时效。

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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

尽管干细胞调控因子SOX9的致癌性已在许多实体瘤中被提及,但其在淋巴瘤发生中的作用仍 largely 未知。在本研究中,我们发现SOX9在携带IGH-BCL2易位的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的一个亚群中优先过表达。DLBCL中SOX9阳性与疾病晚期相关。沉默SOX9可降低细胞增殖、诱导G1/S期阻滞并增加DLBCL细胞的凋亡,无论在体外还是体内均如此。全转录组分析和CHIP-seq实验确定DHCR24——胆固醇生物合成中的末端酶——为SOX9的直接靶标,SOX9通过增加DHCR24表达促进胆固醇合成。强制表达DHCR24能够挽救DLBCL细胞中与SOX9敲低相关的表型。在DLBCL细胞系异种移植模型中,SOX9敲低导致DHCR24水平降低、胆固醇含量减少和肿瘤负荷下降。

药物抑制胆固醇合成同样抑制了DLBCL异种移植瘤的发生,且在SOX9表达较高的DLBCL细胞系中,这种抑制作用更为明显,提示该细胞系可能对胆固醇存在依赖性。综上所述,我们的研究表明SOX9可通过DHCR24及胆固醇生物合成途径驱动淋巴瘤发生。这一SOX9-DHCR24-胆固醇生物合成轴或可作为DLBCL的新型治疗靶点。

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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