转染GD3S的肝内胆管癌细胞系转录谱

源站描述涉及糖鞘脂(GSL)和神经节苷脂(GS)在癌症干细胞及人胆管癌中的表达谱研究,使用HUCCT1和CCLP1细胞系,比较球培养富集的干样亚群与单层培养的亲本细胞,并通过色谱分析和3H-鞘氨醇喂养鉴定分子种类

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL211859606
GSE238179: Transcriptional profiling of intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) cell lines transfected with GD3S

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

转染GD3S的肝内胆管癌细胞系转录谱

Transcriptional profiling of intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) cell lines transfected with GD3S

该数据集来自NCBI GEO,标题为转染GD3S的肝内胆管癌(iCCA)细胞系转录谱,包含1个文件GSE238179_series_matrix.txt.gz。源站描述涉及糖鞘脂(GSL)和神经节苷脂(GS)在癌症干细胞及人胆管癌中的表达谱研究,使用HUCCT1和CCLP1细胞系,比较球培养富集的干样亚群与单层培养的亲本细胞,并通过色谱分析和3H-鞘氨醇喂养鉴定分子种类。数据可用于探索GD3S转染对iCCA细胞转录组的影响及相关干细胞特征调控研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):糖鞘脂(GSL)是一类质膜脂质,已被提出作为癌症干细胞(CSC)的标志物。特别是神经节苷脂(GS),即含唾液酸的GSL,已被研究其在多种癌症的恶性表型以及肿瘤干细胞样细胞中的作用,但没有关于人胆管癌(CCA)的数据。我们的研究旨在提供人CCA中干样亚群及其亲本细胞的GSL和GS谱。实验。使用肝内CCA细胞(HUCCT1、CCLP1)。通过球培养(SPH)富集干样亚群,并与以单层(MON)生长的亲本细胞进行比较。通过色谱分析程序确定CCA GS模式,并通过用3H-鞘氨醇喂养细胞来评估其分子种类鉴定。使用D-苏式-1-苯基-2-棕榈酰

【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、GPL21185、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=GSE238179

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 09 202,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
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数据说明

糖鞘脂(GSL)是一类质膜脂质,已被提出作为癌症干细胞(CSC)的标志物。特别是,含唾液酸的GSL——神经节苷脂(GS),已在多种癌症的恶性表型及肿瘤干细胞样细胞中研究其作用,但尚无关于人胆管癌(CCA)的数据。本研究旨在提供人CCA中干细胞样亚群及其亲本细胞的GSL和GS谱图。实验部分。使用肝内CCA细胞(HUCCT1、CCLP1)。通过球体培养(SPH)富集干细胞样亚群,并与以单层培养(MON)生长的亲本细胞进行比较。通过色谱分析方法测定CCA的GS模式,并通过用3H-鞘氨醇喂养细胞来评估其分子种类鉴定。使用D-苏式-1-苯基-2-棕榈酰氨基-3-N-吗啉-1-丙醇(PPMP,葡萄糖神经酰胺合酶抑制剂)和CCA GD3S转染细胞研究GS在调节干细胞特征中的作用。对FACS分选的GD2+ SPH细胞与GD2- SPH细胞进行比较,检测干细胞样基因表达。通过RT-qPCR分析球体形成不同时间点的GS生物合成酶。

结果:在两种CCA细胞系中,与MON相比,SPH在特定鞘脂(Cer、Gb3、SM)以及总GS含量方面显示出剧烈变化。与MON相反,CCA-SPH显示GM3含量增加、GM2减少;在复杂GS中,GD1a强烈增加并出现GD2,这一发现也得到CCA-SPH中GM3合酶以及GD3-和GM2/GD2合酶高表达水平的佐证。值得注意的是,成球能力和CSC相关基因的表达受到PPMP的影响。重要的是,已发现与GD2可用性相关的癌症干细胞特征并非由神经节苷脂GD2合酶引起,而是取决于GD3S酶,即提供神经节苷脂GD2前体(GD3)的合酶。因此,我们用GD3S稳定转染了CCLP1和HUCCT1细胞

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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