SLC15A3介导二肽代谢经mTORC1激活赋予淋巴瘤抗代谢药耐药性[Ribo-seq]
数据可用于研究二肽积累及二肽转运体 SLC15A3 上调与核苷酸缺乏耐药的关系,以及含必需氨基酸的二肽激活 mTORC1 生长与存活信号通路的机制(来源 NCBI)
![GSE328313: SLC15A3-Mediated Dipeptide Metabolism Confers Antimetabolite Resistance in Lymphoma via mTORC1 Activation [Ribo-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/161966.jpg)
基本信息
资源简介
SLC15A3介导二肽代谢经mTORC1激活赋予淋巴瘤抗代谢药耐药性[Ribo-seq]
SLC15A3-Mediated Dipeptide Metabolism Confers Antimetabolite Resistance in Lymphoma via mTORC1 Activation [Ribo-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 SLC15A3-Mediated Dipeptide Metabolism Confers Antimetabolite Resistance in Lymphoma via mTORC1 Activation [Ribo-seq],属于肿瘤/淋巴瘤分类,包含 1 个文件(GSE328313_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱技术,物种平台标注为 GPL21103、10090。数据可用于研究二肽积累及二肽转运体 SLC15A3 上调与核苷酸缺乏耐药的关系,以及含必需氨基酸的二肽激活 mTORC1 生长与存活信号通路的机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 16 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):抗代谢药物是靶向核苷酸生物合成的化疗药物,属于最古老且应用最广泛的癌症治疗手段之一,然而耐药性仍是严峻障碍,尤其在对抗B细胞淋巴瘤时。但这一耐药性的潜在机制长期未明。我们采用创新的整合组学方法,意外发现二肽的积累和二肽转运体SLC15A3的上调是Myc驱动的大B细胞淋巴瘤小鼠模型中对核苷酸缺乏产生耐药性的基础。在人B细胞淋巴瘤细胞长期接受化疗药物嘌呤合成抑制剂6-巯基嘌呤(6MP)处理后,也出现类似机制。机制上,我们证明含必需氨基酸的二肽激活生长与存活相关的mTORC1信号通路。值得注意的是,SLC15A3特异性相互作用 wi
【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:GPL21103、10090。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=GSE328313
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 24 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
抗代谢药物是靶向核苷酸生物合成的化疗药物,属于最早且应用最广泛的癌症治疗手段之一,然而耐药性仍是严峻的障碍,尤其是在对抗B细胞淋巴瘤的过程中。然而,这种耐药性的潜在机制长期以来一直难以阐明。我们采用创新的整合组学方法,意外发现二肽的积累和二肽转运蛋白SLC15A3的上调是Myc驱动的大B细胞淋巴瘤小鼠模型中对核苷酸缺乏产生耐药性的基础。在人B细胞淋巴瘤细胞长期接受化疗药物嘌呤合成抑制剂6-巯基嘌呤(6MP)处理后,也出现了类似的机制。在机制层面,我们证明含有必需氨基酸的二肽激活了促进生长和存活的mTORC1信号通路。值得注意的是,SLC15A3特异性地与溶酶体上的mTOR相互作用,选择性地增强耐药淋巴瘤细胞中的mTORC1活性,而在亲本癌细胞中则不然。沉默SLC15A3可降低mTORC1活性并恢复耐药淋巴瘤对6MP的敏感性。
引人注目的是,耐药性淋巴瘤而非原发性肿瘤在体外培养和体内均对临床mTOR抑制剂雷帕霉素表现出高度敏感性。我们在人类淋巴瘤活检样本中进一步验证了这些发现,显示抗代谢药物治疗后SLC15A3表达增加。总之,我们的研究揭示了一种此前未被认识的代谢适应机制,该机制促进了癌症对核苷酸缺乏的耐药性,并将mTORC1抑制剂雷帕霉素定位为一种潜在的治疗策略,有望改变化疗耐药性淋巴瘤的管理方式。
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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