GSE207488:华氏巨球蛋白血症中G蛋白偶联雌激素受体1的治疗性激活

该数据集来自NCBI GEO,标题为华氏巨球蛋白血症中G蛋白偶联雌激素受体1的治疗性激活,包含1个表达谱芯片文件GSE207488_series_matrix.txt.gz,平台为GPL20171,物种为9606(人类)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL201719606
GSE207488: Therapeutic Activation of G Protein-Coupled Estrogen Receptor 1 in Waldenström Macroglobulinemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

GSE207488:华氏巨球蛋白血症中G蛋白偶联雌激素受体1的治疗性激活

Therapeutic Activation of G Protein-Coupled Estrogen Receptor 1 in Waldenström Macroglobulinemia

该数据集来自NCBI GEO,标题为华氏巨球蛋白血症中G蛋白偶联雌激素受体1的治疗性激活,包含1个表达谱芯片文件GSE207488_series_matrix.txt.gz,平台为GPL20171,物种为9606(人类)。源站描述显示研究聚焦GPER1在WM肿瘤细胞中的上调,以及GPER1选择性激动剂G-1诱导细胞周期阻滞和凋亡并触发TP53通路。数据可用于WM相关基因表达分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):G蛋白偶联雌激素受体1(GPER1)的激活是治疗包括癌症在内的多种人类疾病的一种有吸引力的策略。在此,我们表明,与正常B细胞相比,GPER1在来源于不同华氏巨球蛋白血症(WM)患者队列的肿瘤细胞中显著上调。使用临床相关的GPER1选择性小分子激动剂G-1(也称为Tespria),我们证明,GPER1的药理学激活在体外和动物模型体内均导致G2/M细胞周期阻滞和凋亡,即使在保护性骨髓微环境中也是如此。我们报告,GPER1的激活触发TP53通路,该通路在WM进展期间保持可操作性。本研究确定了WM中一个新的可成药靶点,并为GPER1激动剂G-1的临床开发铺平了道路。

【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、GPL20171、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=GSE207488

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE207488

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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

激活G蛋白偶联雌激素受体1(GPER1)是治疗包括癌症在内的多种人类疾病的一种有吸引力的治疗策略。在此,我们显示,与正常B细胞相比,GPER1在来源于不同瓦尔德斯特伦巨球蛋白血症(WM)患者队列的肿瘤细胞中显著上调。使用临床相关的GPER1选择性小分子激动剂G-1(也称为Tespria),我们证明,GPER1的药理学激活在体外和动物模型体内均导致G2/M细胞周期阻滞和凋亡,即使在保护性骨髓微环境中也是如此。我们报告,GPER1的激活触发TP53通路,该通路在WM进展期间仍可被靶向。本研究确定了WM中一个新的可成药靶点,并为GPER1激动剂G-1的临床开发铺平了道路。

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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