沉默MYD88阻断FGF/FGFR轴在Waldenström巨球蛋白血症中产生抗肿瘤活性

研究聚焦Waldenström巨球蛋白血症(WM)中FGF/FGFR轴失调的致病作用,采用pan-FGF trap分子NSC12进行干预,并通过表达谱分析评估沉默MYD88后阻断该轴的抗肿瘤活性

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL231269606
GSE155155: Halting the FGF/FGFR axis leads to anti-tumor activity in Waldenström’s Macroglobulinemia by silencing MYD88

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

沉默MYD88阻断FGF/FGFR轴在Waldenström巨球蛋白血症中产生抗肿瘤活性

Halting the FGF/FGFR axis leads to anti-tumor activity in Waldenström’s Macroglobulinemia by silencing MYD88

该数据集来自NCBI GEO,编号GSE155155,包含1个表达谱芯片数据文件(GSE155155_series_matrix.txt.gz),平台为GPL23126,物种为9606(人类)。研究聚焦Waldenström巨球蛋白血症(WM)中FGF/FGFR轴失调的致病作用,采用pan-FGF trap分子NSC12进行干预,并通过表达谱分析评估沉默MYD88后阻断该轴的抗肿瘤活性。数据可用于WM相关信号通路研究及差异表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类成纤维细胞生长因子/成纤维细胞生长因子受体(FGF/FGFR)轴的失调在很大程度上参与支持血液系统恶性肿瘤的发病机制,包括Waldenström巨球蛋白血症(WM)。WM仍是一种无法治愈的疾病,患者因疾病进展而死亡。因此,需要设计特异性靶向WM中失调信号通路的新型治疗药物。我们旨在通过使用pan-FGF trap分子(NSC12)来研究FGF/FGFR阻断系统在WM中的作用。

【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:Expression profiling by array、GPL23126、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155155

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

人成纤维细胞生长因子/成纤维细胞生长因子受体(FGF/FGFR)轴失调在很大程度上参与支持血液系统恶性肿瘤的发病机制,包括华氏巨球蛋白血症(WM)。WM仍是一种无法治愈的疾病,患者因疾病进展而死亡。因此,需要设计特异性靶向WM中失调信号通路的新型治疗药物。我们旨在通过使用泛FGF陷阱分子(NSC12)来研究FGF/FGFR阻断系统在WM中的作用。宽转录组谱分析证实了NSC12处理的WM细胞中FGFR信号传导受到抑制;同时揭示了Myd88的显著抑制,并在蛋白质水平上得到证实。重要的是,NSC12依赖性的Myd88沉默具有功能活性,因为它导致了Myd88驱动通路的抑制,如BTK和SYK,以及Myd88下游靶点HCK。值得注意的是,在NSC12处理后,WM细胞中的经典和非经典NFκB级联反应均被下调。

研究了NSC12在WM细胞中产生的功能性后遗症,结果显示其显著抑制WM细胞生长、诱导WM细胞凋亡,并阻断MAPK、JAK/STAT3和PI3K-Akt通路。重要的是,无论在体外还是体内,即使存在骨髓微环境,NSC12仍发挥抗WM效应。我们的研究为使用NSC12作为特异性FGF/FGFR系统抑制剂提供了证据,从而代表了一种新的WM治疗策略。

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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