整合单细胞多组学分析揭示HOX-PBX基因调控网络调控mTOR过度活跃细胞存活的snRNA-Seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为整合单细胞多组学分析揭示HOX-PBX基因调控网络调控mTOR过度活跃细胞存活的snRNA-Seq数据,包含1个文件GSE217107_series_matrix.txt.gz

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基因组预测GPL246769606
GSE217107: Integrative Single Cell Multiomic Profiling Analysis Reveals HOX-PBX Gene Regulatory Network Regulating the Survival of mTOR Hyperactive Cells [snRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

整合单细胞多组学分析揭示HOX-PBX基因调控网络调控mTOR过度活跃细胞存活的snRNA-Seq数据集

Integrative Single Cell Multiomic Profiling Analysis Reveals HOX-PBX Gene Regulatory Network Regulating the Survival of mTOR Hyperactive Cells [snRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为整合单细胞多组学分析揭示HOX-PBX基因调控网络调控mTOR过度活跃细胞存活的snRNA-Seq数据,包含1个文件GSE217107_series_matrix.txt.gz。数据聚焦淋巴管肌瘤病(LAM),LAM细胞携带TSC1/TSC2基因有害突变导致mTORC1过度激活。整合单细胞组学数据识别出肺LAMCORE细胞中子宫特异性HOX-PBX转录程序的激活,网络分析预测PBX1和HOXD11为关键调控因子。该数据可用于研究LAM及TSC相关疾病的HOX-PBX网络调控机制与潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淋巴管肌瘤病(LAM)是一种罕见的、使人衰弱的肺部疾病,主要影响育龄女性。LAM细胞携带结节性硬化症复合体(TSC1/TSC2)基因的有害突变,导致雷帕霉素机制靶点复合体1(mTORC1)过度激活,并最终引起细胞生长失调。整合单细胞组学数据识别出肺LAMCORE细胞中子宫特异性HOX-PBX转录程序的激活。网络分析预测包括PBX1和HOXD11在内的同源盒转录因子是控制LAMCORE细胞命运的关键调控因子。靶向HOX-PBX网络可能在LAM和TSC相关疾病中具有治疗价值,也可能在其他mTORC1过度活跃的肿瘤中具有治疗价值。

【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:GPL24676、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=GSE217107

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 05 202,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

淋巴管肌瘤病(LAM)是一种罕见且致衰的肺部疾病,主要影响育龄期女性。LAM细胞携带结节性硬化症复合物(TSC1/TSC2)基因的有害突变,导致雷帕霉素机制靶蛋白复合物1(mTORC1)过度活化,最终引起细胞生长失调。整合单细胞组学数据发现,肺LAMCORE细胞中子宫特异性HOX-PBX转录程序的激活。网络分析预测,包括PBX1和HOXD11在内的同源盒转录因子是控制LAMCORE细胞命运的关键调节因子。靶向HOX-PBX网络可能在LAM和TSC相关疾病中具有治疗价值,也可能在其他mTORC1过度活跃的肿瘤中具有治疗价值。

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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