蛋白酶MALT1在EBV潜伏膜蛋白1和2介导B细胞转化中的作用

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE335838_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/淋巴瘤,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组分类GPL342959606
GSE335838: A role for the protease MALT1 in EBV-mediated B-cell transformation by Latent Membrane Proteins 1 and 2

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

蛋白酶MALT1在EBV潜伏膜蛋白1和2介导B细胞转化中的作用

A role for the protease MALT1 in EBV-mediated B-cell transformation by Latent Membrane Proteins 1 and 2

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE335838_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/淋巴瘤,采用高通量测序进行表达谱分析。研究聚焦EBV潜伏膜蛋白LMP1与LMP2A/LMP2B协同激活蛋白酶MALT1,进而驱动NF-kB介导的淋巴细胞增殖。数据可用于探索EBV相关B细胞淋巴瘤的分子机制及MALT1作为潜在干预靶点的表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Epstein-Barr病毒(EBV)是一种人类疱疹病毒,可导致多种血液系统恶性肿瘤,尤其是B细胞、T细胞和NK细胞淋巴瘤。该病毒的潜伏期蛋白通过激活转录因子NF-kB促进淋巴瘤发生,但EBV驱动NF-kB激活的分子机制仍不完全清楚。本研究表明,EBV潜伏膜蛋白LMP1与LMP2A或LMP2B协同激活蛋白酶MALT1,后者是NF-kB介导的淋巴细胞增殖的关键驱动因子。共表达LMP1和LMP2蛋白的EBV阳性B细胞系表现出蛋白酶MALT1的组成性活性,用MALT1抑制剂处理或沉默潜伏膜蛋白-1(LMP1)或LMP2会损害这些细胞系中MALT1依赖性底物切割和增殖。进一步的分子研究揭示,LMP1与MALT1发生物理相互作用

【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:GPL34295、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=GSE335838

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 17 202,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

EB病毒(EBV)是一种人类疱疹病毒,可导致多种血液系统恶性肿瘤,尤其是B细胞、T细胞和NK细胞淋巴瘤。该病毒的潜伏期蛋白通过激活转录因子NF-kB促进淋巴瘤发生,但EBV驱动NF-kB激活的分子机制仍不完全清楚。本研究表明,EBV潜伏膜蛋白LMP1和LMP2A或LMP2B协同激活蛋白酶MALT1,后者是NF-kB介导的淋巴细胞增殖的关键驱动因子。共表达LMP1和LMP2蛋白的EBV阳性B细胞系表现出蛋白酶MALT1的组成性活性,而使用MALT1抑制剂或沉默潜伏膜蛋白-1(LMP1)或LMP2可损害这些细胞系中MALT1依赖性底物切割和增殖。进一步的分子研究表明,LMP1与MALT1结合伴侣BCL10发生物理相互作用,而LMP2A和LMP2B与MALT1相互作用。LMP1还与LMP2在点状结构中共定位,提示LMP1和LMP2通过协调形成LMP-BCL10-MALT1(LBM)寡聚体而发挥协同作用。

最后,抑制MALT1蛋白酶导致一组NF-kB驱动基因的表达减少,并在EBV阳性淋巴瘤异种移植模型中减缓了肿瘤生长。这些发现确立了蛋白酶MALT1在LMP1/2介导、NF-kB驱动的细胞转化中的关键作用,并为抑制MALT1以治疗共表达LMP1和LMP2的EBV阳性B细胞淋巴瘤提供了理论依据。

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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