GSE279207:靶向胰腺导管腺癌中钙激活钾通道KCa3.1

该数据集来自NCBI,标题为靶向胰腺导管腺癌中钙激活钾通道KCa3.1,包含1个文件GSE279207_series_matrix.txt.gz,属于表达谱分析类高通量测序数据,物种为人(9606),平台为GPL18573

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基因组预测GPL185739606
GSE279207: Targeting the calcium-activated K+ channel KCa3.1 in pancreatic ductal adenocarcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

GSE279207:靶向胰腺导管腺癌中钙激活钾通道KCa3.1

Targeting the calcium-activated K+ channel KCa3.1 in pancreatic ductal adenocarcinoma

该数据集来自NCBI,标题为靶向胰腺导管腺癌中钙激活钾通道KCa3.1,包含1个文件GSE279207_series_matrix.txt.gz,属于表达谱分析类高通量测序数据,物种为人(9606),平台为GPL18573。研究关注KCa3.1表达升高与PDAC患者总生存期差的相关性,并利用TRAM-34和maurotoxin单独或联合吉西他滨探索治疗潜力,同时采用KPfC小鼠模型和三维混合球体模型模拟肿瘤微环境。数据可用于分析KCa3.1在胰腺导管腺癌中的表达特征及相关治疗机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胰腺导管腺癌(PDAC)是侵袭性最强、最致命的癌症之一,以其致密的促结缔组织增生微环境和治疗选择匮乏为特征。近期研究已确定钙激活钾通道KCa3.1为肿瘤学中的潜在治疗靶点。KCa3.1表达增加与PDAC患者总生存期较差之间存在相关性。因此,我们使用TRAM-34和maurotoxin单独或联合吉西他滨,研究了靶向KCa3.1在PDAC中的治疗潜力。我们利用KPfC(Kraswt/LSL–G12D Tp53fl/+ Pdx1-Cre)小鼠模型评估KCa3.1抑制的体内治疗效果。我们开发了一种三维混合球体模型,共培养胰腺癌细胞和胰腺星状细胞(PSCs)以模拟肿瘤微环境。为获得机制性ins

【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:GPL18573、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=GSE279207

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

胰腺导管腺癌(PDAC)是最具侵袭性和致死性的癌症形式之一,以其致密的促结缔组织增生微环境和治疗选择匮乏为特征。近期研究已确定钙激活钾通道KCa3.1为肿瘤学中的潜在治疗靶点。KCa3.1表达增加与PDAC患者总生存期较差之间存在相关性。因此,我们使用TRAM-34和maurotoxin单独或与吉西他滨联合,研究了靶向KCa3.1在PDAC中的治疗潜力。我们利用KPfC(Kraswt/LSL–G12D Tp53fl/+ Pdx1-Cre)小鼠模型评估KCa3.1抑制的体内治疗效果。我们开发了一种三维混合球体模型,共培养胰腺癌细胞和胰腺星状细胞(PSCs)以模拟肿瘤微环境。为了获得机制性见解,我们对含有KCa3.1 CRISPR敲除胰腺癌细胞的混合球体进行了RNA测序,并探索了在球体模型中靶向KCa3.1的功能影响。在体内,KCa3.1抑制导致肿瘤生长减少,而未诱导过度纤维化。

KCa3.1抑制与细胞死亡增加和上皮-间质转化(EMT)减弱相关。体外实验中,通过maurotoxin抑制质膜KCa3.1通道导致侵袭潜能下降和细胞死亡增加。这些效应从机制上可以解释靶向KCa3.1通道在PDAC中的治疗益处。

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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