GSE268689:具核梭杆菌驱动的线粒体自噬促进巨噬细胞内共生并推动食管鳞状细胞癌转移

研究聚焦具核梭杆菌(Fn)在食管鳞状细胞癌(ESCC)中的胞内生存与细胞间传播机制,涉及 Fn 诱导巨噬细胞线粒体自噬、代谢重编程及通过巨噬细胞携带至肿瘤促进转移

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基因组分类GPL246769606
GSE268689: Fusobacterium nucleatum-driven mitophagy facilitates endosymbiosis in macrophages and promotes esophageal squamous cell carcinoma metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

GSE268689:具核梭杆菌驱动的线粒体自噬促进巨噬细胞内共生并推动食管鳞状细胞癌转移

Fusobacterium nucleatum-driven mitophagy facilitates endosymbiosis in macrophages and promotes esophageal squamous cell carcinoma metastasis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE268689),包含 1 个文件 GSE268689_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。研究聚焦具核梭杆菌(Fn)在食管鳞状细胞癌(ESCC)中的胞内生存与细胞间传播机制,涉及 Fn 诱导巨噬细胞线粒体自噬、代谢重编程及通过巨噬细胞携带至肿瘤促进转移。数据可用于探索 Fn 相关宿主转录表达变化及 ESCC 转移相关分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):兼性胞内细菌具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum,Fn)介导食管鳞状细胞癌(ESCC)的肿瘤发生与进展。Fn 的胞内生存策略、Fn 能否在瘤内组织中通过细胞间接触传播,以及若能传播其潜在机制与意义目前尚不清楚。在此,我们观察到 Fn 在 ESCC 肿瘤及癌旁正常组织的巨噬细胞中积累。我们进一步发现,Fn 通过不依赖 PINK1-Parkin 的途径诱导巨噬细胞线粒体自噬,减少过量线粒体 ROS 产生以促进存活。此外,Fn 驱动巨噬细胞中糖酵解与氧化磷酸化之间的双相代谢转换,以支持生存的生物能量需求。值得注意的是,Fn 由巨噬细胞携带并递送至肿瘤,在肿瘤中通过 CCL2-CC 促进肿瘤转移

【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=GSE268689

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 01 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

兼性胞内细菌具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum,Fn)介导食管鳞状细胞癌(ESCC)的肿瘤发生与进展。Fn的胞内生存策略、Fn能否通过细胞间接触在瘤内组织中播散,以及若存在此种播散,其潜在机制与意义目前尚不清楚。在此,我们观察到Fn在ESCC肿瘤及癌旁正常组织的巨噬细胞中蓄积。我们进一步发现,Fn通过不依赖PINK1-Parkin的途径诱导巨噬细胞线粒体自噬,减少过量线粒体ROS产生以促进存活。此外,Fn驱动巨噬细胞在糖酵解与氧化磷酸化之间发生双相代谢转换,以满足生存的生物能量需求。值得注意的是,Fn由巨噬细胞携带并递送至肿瘤,在ESCC中通过CCL2-CCR2轴促进肿瘤转移。使用线粒体分裂抑制剂(mdivi-1)处理可降低胞内Fn浓度,并抑制小鼠中Fn阳性肿瘤转移。

这些发现表明,线粒体自噬抑制剂或靶向线粒体自噬机制可能成为治疗Fn阳性肿瘤的有效治疗策略。

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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