RAD21通过激活ERK1/2信号重塑H3K4me3修饰驱动肺腺癌进展

源站描述显示RAD21是LUAD不良预后因子,敲低RAD21可抑制细胞增殖与转移能力,转录组测序揭示RAD21缺失使EMT和MAPK信号通路失活,且ERK1/2抑制剂ulixertinib可抑制RAD21驱动的高转移能力

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时间序列预测GPL342849606
GSE294135: RAD21 reshapes H3K4me3 modification to drive lung adenocarcinoma progression by activating ERK1/2 signal

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

RAD21通过激活ERK1/2信号重塑H3K4me3修饰驱动肺腺癌进展

RAD21 reshapes H3K4me3 modification to drive lung adenocarcinoma progression by activating ERK1/2 signal

该数据集来自NCBI GEO,包含肺腺癌(LUAD)中RAD21功能研究的高通量测序表达谱数据,文件为GSE294135_series_matrix.txt.gz。源站描述显示RAD21是LUAD不良预后因子,敲低RAD21可抑制细胞增殖与转移能力,转录组测序揭示RAD21缺失使EMT和MAPK信号通路失活,且ERK1/2抑制剂ulixertinib可抑制RAD21驱动的高转移能力。数据可用于研究RAD21对H3K4me3修饰及ERK1/2信号的调控机制,并支持预后相关预测分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RAD21是黏连蛋白复合体的核心单元,参与细胞的转录调控。RAD21的高频拷贝数扩增在多种癌症类型中普遍存在,并与高mRNA水平正相关,如肺腺癌(LUAD)。然而,其在LUAD中的作用尚不清楚。我们发现RAD21是LUAD患者的不良预后因素。在功能上,使用shRNAs敲低RAD21会损害LUAD细胞的增殖和转移能力。转录组测序揭示,LUAD细胞系中RAD21缺失使上皮-间质转化(EMT)和MAPK信号通路失活,这可通过外源性RAD21挽救。使用特异性抑制剂ulixertinib对ERK1/2进行药理学抑制,对RAD21驱动的高转移能力表现出优越的抑制作用。使用LUAD患者标本进行的临床探索进一步验证了相关性

【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:GPL34284、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=GSE294135

【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
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数据说明

RAD21是黏连蛋白复合体的核心单元,参与细胞的转录调控。RAD21的高频拷贝数扩增在多种癌症类型中普遍存在,并与高mRNA水平呈正相关,如肺腺癌(LUAD)。然而,其在LUAD中的作用尚不清楚。我们发现RAD21是LUAD患者的不良预后因素。在功能上,使用shRNAs敲低RAD21会损害LUAD细胞的增殖和转移能力。转录组测序揭示,RAD21缺失使LUAD细胞系中的上皮-间质转化(EMT)和MAPK信号通路失活,而外源性RAD21可挽救这一效应。使用特异性抑制剂ulixertinib对ERK1/2进行药理学抑制,对RAD21驱动的高转移能力表现出优越的抑制作用。利用LUAD患者标本进行的临床探索进一步验证了RAD21与ERK1/2-EMT过程之间的相关性。综上所述,我们的工作揭示了LUAD中RAD21介导的表观遗传调控与转移信号级联之间的调控关系。

乌利塞替尼在肺转移小鼠模型中良好的治疗效果,为在RAD21高表达肺腺癌中抑制ERK1/2提供了治疗依据。

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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