可复制重组HPV16 E7表达病毒上调C33A细胞CD36

研究聚焦于构建可复制重组HPV16 E7表达病毒颗粒,并观察其在C33A细胞中对CD36的上调作用。数据可用于探索HPV E7蛋白功能、致癌机制及宿主基因表达变化,为HPV相关肿瘤研究提供转录组层面的参考(来源 NCBI)

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基因组预测GPL246769606疫苗编码
GSE240750: A Replicative Recombinant HPV16 E7 Expression virus upregulates CD36 in C33A cells

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

可复制重组HPV16 E7表达病毒上调C33A细胞CD36

A Replicative Recombinant HPV16 E7 Expression virus upregulates CD36 in C33A cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE240750_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究聚焦于构建可复制重组HPV16 E7表达病毒颗粒,并观察其在C33A细胞中对CD36的上调作用。数据可用于探索HPV E7蛋白功能、致癌机制及宿主基因表达变化,为HPV相关肿瘤研究提供转录组层面的参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:过去几十年中,高危型HPV(HR-HPV)感染在癌症发病机制中的作用已被广泛研究。在癌前细胞中表达的病毒E7蛋白已被确定为免疫干预的理想靶点。然而,HPV的体外培养仍然是一项重大挑战,同时缺乏表达HPV E7蛋白和生成具有复制能力的重组病毒颗粒的方法,这严重阻碍了对E7癌蛋白功能和致癌机制的进一步探索。因此,迫切需要研究构建表达HPV E7蛋白的具有复制能力的重组病毒颗粒的新方法,以促进其功能研究。方法:我们利用ccdB-Kan正向/反向筛选系统开始构建重组病毒颗粒。

【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=GSE240750

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 11 202,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=GSE240750

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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

目的:过去几十年中,高危型HPV(HR-HPV)感染在癌症发病机制中的作用已被广泛研究。在癌前细胞中表达的病毒E7蛋白已被确定为免疫干预的理想靶点。然而,HPV的体外培养仍是一项重大挑战,同时缺乏表达HPV E7蛋白及生成具有复制能力的重组病毒颗粒的方法,这严重阻碍了对E7癌蛋白功能及致癌机制的进一步探索。因此,亟需研究新方法以构建表达HPV E7蛋白的具有复制能力的重组病毒颗粒,从而促进其功能研究。方法:我们利用ccdB-Kan正向/反向筛选系统结合Red/ExoCET重组系统,启动了重组病毒颗粒的构建。随后用获得的重组病毒感染C33A细胞,以实现HPV16 E7的持续表达。

随后,提取总RNA并利用RNA-Seq技术进行转录组测序,以鉴定与HPV诱导的致癌性相关的差异表达基因。结果:我们成功建立了稳定、持续表达HPV16 E7的复制型重组病毒颗粒。用重组病毒颗粒感染C33A细胞以实现E7蛋白的过表达。随后,进行RNA-Seq分析以评估宿主细胞基因表达的变化。结果显示CD36基因上调,该基因与HPV诱导的致癌通路相关,包括PI3K-Akt和p53信号通路。qRT-PCR分析进一步证实,CD36基因的上调是由HPV16 E7的表达所致。结论:HPV16 E7在细胞中的成功表达表明,复制的重组病毒保留了复制

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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