GSE301732:Ro 08-2750 通过失调 DNA 损伤应答增加 DLBCL 放疗诱导的细胞毒性
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301732),研究小分子抑制剂 Ro 08-2750 对弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)放疗诱导细胞毒性的影响

基本信息
资源简介
GSE301732:Ro 08-2750 通过失调 DNA 损伤应答增加 DLBCL 放疗诱导的细胞毒性
Ro 08-2750 increases radiation-induced cytotoxicity in DLBCL by dysregulating DNA damage response
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301732),研究小分子抑制剂 Ro 08-2750 对弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)放疗诱导细胞毒性的影响。数据包含高通量测序表达谱,涉及细胞活力、克隆形成、流式细胞术、γH2AX 检测、免疫印迹及 RT-qPCR、RNA 测序和蛋白质表达分析。可用于探索 Ro 08-2750 调控 DNA 损伤应答的基因与蛋白表达变化,支持 DLBCL 治疗增敏机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 07 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言 当前研究致力于提高弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)的治疗疗效。在此,我们评估了小分子抑制剂 Ro 08-2750 对 DLBCL 治疗诱导的细胞毒性的影响。材料与方法 首先,我们通过细胞活力和克隆形成实验验证细胞毒性,从而建立 Ro 08-2750 在 DLBCL 中的处理。下一步,通过流式细胞术分析降低细胞活力的功能效应,例如细胞周期失调和凋亡。然后,我们在细胞活力和克隆形成实验中评估 Ro 08-2750 对细胞毒性治疗的影响。在通过 γH2AX 实验确认照射诱导的 DNA 损伤增加后,使用基于免疫印迹的实验检测 DNA 损伤应答的变化。最后,我们通过 RT-qPCR、RNA 测序、蛋白质印迹分析 Ro 08-2750 诱导的基因和蛋白表达变化
【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:GPL30173、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=GSE301732
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 03 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
引言 当前的研究工作旨在提高弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的治疗疗效。在此,我们评估了小分子抑制剂Ro 08-2750对DLBCL治疗诱导的细胞毒性的影响。材料与方法 首先,我们通过细胞活力和集落形成实验验证细胞毒性,从而在DLBCL中建立Ro 08-2750处理。下一步,通过流式细胞术分析降低细胞活力的功能性效应,例如细胞周期失调和细胞凋亡。然后,我们在细胞活力和集落形成实验中评估了Ro 08-2750对细胞毒性治疗的影响。在通过γH2AX实验确认照射诱导的DNA损伤增加后,使用基于免疫印迹的实验检测DNA损伤应答的变化。最后,我们通过RT-qPCR、RNA测序、蛋白质印迹和蛋白质组学分析,分析了Ro 08-2750诱导的基因和蛋白质表达变化。结果 Ro 08-2750以剂量依赖性方式降低DLBCL中的细胞活力。在功能上,细胞活力的降低伴随细胞周期失调,具体表现为S期增加且G2/M期减少,以及细胞凋亡增加。
DNA合成在S期减少。在评估治疗相关性时,Ro 08-2750使DLBCL细胞系对放射敏感,但对化疗不敏感,并增加了放射诱导的双链断裂。我们发现CHK2磷酸化存在失调。此外,基因组和蛋白质组学分析显示,Ro 08-2750扰乱了DNA损伤反应。结论:我们将Ro 08-2750确定为DLBCL中潜在的放射增敏剂。因此,我们的结果表明靶向RNA结合蛋白具有潜在的治疗益处。
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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