MALT1抑制剂safimaltib处理的B细胞淋巴瘤细胞系表达数据

该数据集为GSE347874,来源于NCBI GEO,包含经MALT1选择性变构抑制剂safimaltib处理的B细胞淋巴瘤细胞系的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台GPL37548,物种为人(9606),共1个文件

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL375489606
GSE347874: Expression data from B-cell lymphoma cell-lines treated with MALT1i safimaltib

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

MALT1抑制剂safimaltib处理的B细胞淋巴瘤细胞系表达数据

Expression data from B-cell lymphoma cell-lines treated with MALT1i safimaltib

该数据集为GSE347874,来源于NCBI GEO,包含经MALT1选择性变构抑制剂safimaltib处理的B细胞淋巴瘤细胞系的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台GPL37548,物种为人(9606),共1个文件。数据可用于研究safimaltib对弥漫大B细胞淋巴瘤和套细胞淋巴瘤细胞系转录组的影响,以及BCR通路活化突变与药物反应之间的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B细胞受体(BCR)通路的组成性激活驱动非霍奇金淋巴瘤。MALT1是B细胞和T细胞受体下游NF-κB信号传导的关键介质。在此,我们报道了safimaltib(JNJ-67856633)的开发,这是一种选择性、变构的MALT1蛋白酶抑制剂。测定了safimaltib与MALT1结合的晶体结构,并进行了酶动力学研究以表征其抑制机制。亚微摩尔剂量的safimaltib抑制了具有NF-κB信号激活的弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和套细胞淋巴瘤(MCL)细胞系的生长,以及模拟BTK抑制耐药的模型。值得注意的是,BCR通路组分的激活突变与体外safimaltib反应强烈相关。Safimaltib在DLBCL和MCL小鼠模型中显示出疗效,并与BTK抑制剂具有协同作用。Safimaltib耐受性良好,在

【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:Expression profiling by array、GPL37548、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=GSE347874

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

B细胞受体(BCR)通路的组成性激活驱动非霍奇金淋巴瘤的发生。MALT1是B细胞和T细胞受体下游NF-κB信号传导的关键介质。在此,我们报道了safimaltib(JNJ-67856633)的研发,这是一种选择性、变构性MALT1蛋白酶抑制剂。我们测定了safimaltib与MALT1结合的晶体结构,并进行了酶动力学研究以表征其抑制机制。亚微摩尔剂量的safimaltib可抑制弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和套细胞淋巴瘤(MCL)细胞系的生长,这些细胞系具有NF-κB信号传导激活以及模拟BTK抑制耐药的模型特征。值得注意的是,BCR通路组分的激活突变与safimaltib的体外应答强烈相关。Safimaltib在DLBCL和MCL小鼠模型中显示出疗效,并与BTK抑制剂具有协同作用。Safimaltib在临床前免疫健全动物模型中耐受性良好,其安全性特征支持在人体中靶向MALT1。总体而言,这些结果为首次人体MALT1抑制剂临床试验提供了依据。

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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