FSCN1结合lncRNA SNHG20并调控下咽鳞状细胞癌增殖、迁移与侵袭

该数据集来自omicsdi.org,聚焦下咽鳞状细胞癌(HPSCC)中FSCN1的表达与功能研究。数据基于TCGA-HNSC数据集评估FSCN1表达,并结合生物信息学分析临床相关性、泛癌表达模式及免疫细胞浸润;同时在FaDu细胞中通过siRNA敲低FSCN1,检测细胞增殖、集落形成、迁移与侵袭,并开

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基因组分类Other
FSCN1 binds to lncRNA SNHG20 and regulates proliferation, migration and invasion in hypopharyngeal squamous cell carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

FSCN1结合lncRNA SNHG20并调控下咽鳞状细胞癌增殖、迁移与侵袭

该数据集来自omicsdi.org,聚焦下咽鳞状细胞癌(HPSCC)中FSCN1的表达与功能研究。数据基于TCGA-HNSC数据集评估FSCN1表达,并结合生物信息学分析临床相关性、泛癌表达模式及免疫细胞浸润;同时在FaDu细胞中通过siRNA敲低FSCN1,检测细胞增殖、集落形成、迁移与侵袭,并开展RNA测序以识别与FSCN1相互作用的RNA分子。该数据可用于HPSCC分子机制研究与候选靶点探索(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:下咽鳞状细胞癌(HPSCC)是一种侵袭性恶性肿瘤,因其解剖位置隐蔽、侵袭性高且常发生淋巴结转移,预后较差。本研究旨在探讨FSCN1在HPSCC中的表达及其潜在功能,并鉴定与其相互作用的RNA分子。方法:在取自The Cancer Genome Atlas-Head and Neck Squamous Cell Carcinoma(TCGA-HNSC)数据集的HPSCC子集中评估FSCN1表达。使用生物信息学分析评估其与临床相关性、泛癌表达模式及免疫细胞浸润的关联。使用转染FSCN1靶向siRNA的FaDu细胞在体外研究FSCN1敲低的效果。随后评估细胞增殖、集落形成能力、迁移和侵袭。RNA测序(RNA-seq)和i

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE344518

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数据说明

目的:下咽鳞状细胞癌(HPSCC)是一种侵袭性恶性肿瘤,因其解剖位置隐蔽、高度侵袭性和频繁的淋巴结转移而预后较差。本研究旨在探讨FSCN1在HPSCC中的表达及其潜在功能,并鉴定与其相互作用的RNA分子。方法:从癌症基因组图谱-头颈部鳞状细胞癌(TCGA-HNSC)数据集中获取HPSCC子集,评估FSCN1的表达。通过生物信息学分析评估其与临床相关性、泛癌表达模式及免疫细胞浸润的关联。使用转染FSCN1靶向siRNA的FaDu细胞,在体外研究FSCN1敲低的效果。随后评估细胞增殖、集落形成能力、迁移和侵袭。进行RNA测序(RNA-seq)和改进的RNA免疫沉淀测序(iRIP-seq),以鉴定与FSCN1表达相关的基因及FSCN1结合的RNA。结果:FSCN1在HPSCC组织中的表达显著增加。

FSCN1敲低抑制了FaDu细胞的增殖、集落形成、迁移和侵袭。RNA-seq鉴定出2031个差异表达基因,主要与细胞增殖和凋亡相关。iRIP-seq和RNA pull-down表明FSCN1与lncRNA SNHG20之间存在相互作用。此外,SNHG20过表达部分逆转了FSCN1敲低对FaDu细胞恶性细胞表型的抑制作用,并恢复了六个增殖相关基因的表达,如CDKN1A、IL1A、KRT6A、KRT16、ASCC3和AKR1C3。结论:这些发现表明FSCN1促进HPSCC进展,并可能至少部分通过其与SNHG20的相互作用以及随后对下游基因表达的调控发挥致癌作用。然而,FSCN1、SNHG20与这些下游基因之间的直接调控关系

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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