GSE166165:NOX4连接胰腺癌代谢调控与内质网氧化还原脆弱性及对PRDX4的依赖

研究围绕胰腺导管腺癌(PDAC)中NADPH水平升高驱动内质网膜NADPH氧化酶4(NOX4)活性,产生的H2O2由内质网腔过氧化物还原酶4(PRDX4)代谢;高NADPH的PDAC细胞系依赖PRDX4生长存活,并伴随活性氧增加、DNA-PKcs介导的DNA损伤反应和放射敏感性

geo
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医学影像分类GPL111549606
GSE166165: NOX4 links metabolic regulation in pancreatic cancer to endoplasmic reticulum redox vulnerability and dependence on PRDX4

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE166165:NOX4连接胰腺癌代谢调控与内质网氧化还原脆弱性及对PRDX4的依赖

NOX4 links metabolic regulation in pancreatic cancer to endoplasmic reticulum redox vulnerability and dependence on PRDX4

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE166165_series_matrix.txt.gz),为高通量测序表达谱数据,物种为人(9606),平台GPL11154。研究围绕胰腺导管腺癌(PDAC)中NADPH水平升高驱动内质网膜NADPH氧化酶4(NOX4)活性,产生的H2O2由内质网腔过氧化物还原酶4(PRDX4)代谢;高NADPH的PDAC细胞系依赖PRDX4生长存活,并伴随活性氧增加、DNA-PKcs介导的DNA损伤反应和放射敏感性。数据可用于分析PDAC代谢与内质网氧化还原脆弱性相关基因表达,支撑PRDX4作为治疗靶点的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):PDAC细胞获得代谢改变,增强NADPH产生和胞质氧化还原稳态。本研究表明,高NADPH水平驱动内质网(ER)膜上表达的NADPH氧化酶4(NOX4)活性。NOX4产生的H2O2由ER腔内的Peroxiredoxin 4(PRDX4)代谢。利用功能基因组学及随后的体外和体内验证,我们发现高NADPH水平的PDAC细胞系依赖PRDX4生长和存活。PRDX4成瘾与活性氧增加、DNA-PKcs调控的DNA损伤反应和放射敏感性相关,这些可通过敲低NOX4或NADPH挽救。因此,本研究鉴定出NOX4是一种蛋白,其矛盾性地将胞质的还原力转化为PDAC中ER特异性氧化应激脆弱性,可能通过靶向PRDX4加以治疗利用。

【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:GPL11154、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=GSE166165

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 20 202,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

PDAC细胞获得代谢改变,增强NADPH生成和胞质氧化还原稳态。本研究表明,高NADPH水平驱动内质网(ER)膜上表达的NADPH氧化酶4 (NOX4)活性。NOX4产生的H2O2由ER腔内的过氧化物还原酶4 (PRDX4)代谢。利用功能基因组学及随后的体外和体内验证,我们发现具有高NADPH水平的PDAC细胞系的生长和存活依赖于PRDX4。PRDX4依赖与活性氧增加、DNA-PKcs调控的DNA损伤反应和放射敏感性相关,而敲低NOX4或NADPH可逆转这一现象。因此,本研究鉴定出NOX4作为一种蛋白, paradoxically将胞质的还原力转化为PDAC中ER特异性氧化应激脆弱性,可通过靶向PRDX4进行治疗性利用。

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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