PI3K抑制剂处理的人滑膜肉瘤细胞系基因表达谱

数据可用于比较处理前后转录组差异、开展基因集富集分析,探索 ZSTK474 诱导滑膜肉瘤细胞凋亡的分子机制,并为易位相关肉瘤的靶向治疗研究提供表达层面的参考(来源 NCBI)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE221131: Gene expression profile of Human synovial sarcoma cell lines treated with a PI3K inhibitor

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

PI3K抑制剂处理的人滑膜肉瘤细胞系基因表达谱

Gene expression profile of Human synovial sarcoma cell lines treated with a PI3K inhibitor

该数据集来自 NCBI GEO(GSE221131),收录了经 pan-PI3K 抑制剂 ZSTK474 处理与未处理的人滑膜肉瘤细胞系(Aska-SS、SYO-1、Yamato-SS、Fuji)的基因表达谱,采用表达谱芯片(GPL570)检测,共 1 个文件。数据可用于比较处理前后转录组差异、开展基因集富集分析,探索 ZSTK474 诱导滑膜肉瘤细胞凋亡的分子机制,并为易位相关肉瘤的靶向治疗研究提供表达层面的参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):易位相关肉瘤(TRSs)携带由染色体易位产生的致癌融合基因,约占所有肉瘤的三分之一;然而,有效的靶向治疗尚未建立。我们此前报道,pan-PI3K 抑制剂 ZSTK474 在一项 I 期临床试验中被提示对肉瘤有效,并在临床前模型中证明了其疗效,特别是在滑膜肉瘤(SS)、尤文肉瘤(ES)和腺泡状横纹肌肉瘤(ARMS)细胞系中,这些细胞系均携带染色体易位。实际上,ZSTK474 选择性诱导这些类型肉瘤细胞系凋亡,但凋亡诱导的精确机制仍不清楚。在此,我们对经或未经 ZSTK474 处理的 SS 细胞系(包括 Aska-SS、SYO-1、Yamato-SS 和 Fuji)进行了转录分析。基因集富集分析

【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、GPL570、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=GSE221131

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 09 202,引用时请注意版本时效。

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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

易位相关肉瘤(TRSs)携带由染色体易位产生的致癌融合基因,约占所有肉瘤的三分之一;然而,有效的靶向治疗尚未建立。我们此前曾报道,泛PI3K抑制剂ZSTK474在一项I期临床试验中被认为对肉瘤有效,并在临床前模型中证明了其疗效,特别是在滑膜肉瘤(SS)、尤文肉瘤(ES)和腺泡状横纹肌肉瘤(ARMS)的细胞系中,这些肉瘤均携带染色体易位。实际上,ZSTK474选择性诱导了这些类型肉瘤细胞系的凋亡,但诱导凋亡的精确机制尚不清楚。在此,我们对经或未经ZSTK474处理的SS细胞系(包括Aska-SS、SYO-1、Yamato-SS和Fuji)进行了转录分析。基因集富集分析(GSEA)和基因本体(GO)分析显示,经ZSTK474处理的SS细胞系中PI3K信号特征显著减少。此外,经ZSTK474处理后,凋亡和细胞周期相关基因的表达发生了显著变化。

重要的是,PI3K抑制剂触发了PUMA和BIM的诱导,导致线粒体膜电位丧失,而通过RNA干扰敲低这些基因的表达有效抑制了细胞凋亡,提示它们在凋亡进程中具有功能性参与。相比之下,来源于肺泡软部肉瘤(ASPS)、CIC-DUX4肉瘤和隆突性皮肤纤维肉瘤的TRS衍生细胞系/患者来源细胞,以及来源于非TRS和癌的细胞系,均未能发生凋亡,也未能诱导PUMA和BIM表达。这些结果表明,PI3K抑制剂通过诱导PUMA和BIM以及随后线粒体膜电位的丧失,选择性地在ES和SS等特定TRS中诱导凋亡,这将成为PI3K靶向治疗尤其是……的概念验证

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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