肠道CDC42缺失与致癌Kras激活致坏死性小肠结肠炎样疾病

研究聚焦肠道上皮特异性敲除Cdc42联合致癌Kras表达所导致的极性丧失与坏死性小肠结肠炎(NEC)样疾病,涉及细胞极性、肠上皮稳态及肿瘤相关机制

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE294390: Loss of polarity by CDC42 depletion and oncogenic Kras activation in the intestine lead to a necrotizing enterocolitis (NEC)-like disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

肠道CDC42缺失与致癌Kras激活致坏死性小肠结肠炎样疾病

Loss of polarity by CDC42 depletion and oncogenic Kras activation in the intestine lead to a necrotizing enterocolitis (NEC)-like disease

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE294390_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。研究聚焦肠道上皮特异性敲除Cdc42联合致癌Kras表达所导致的极性丧失与坏死性小肠结肠炎(NEC)样疾病,涉及细胞极性、肠上皮稳态及肿瘤相关机制。数据可用于分析CDC42缺失与致癌Kras协同作用下的基因表达变化,探索NEC样病变及肠道肿瘤发生的分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cdc42是细胞极性的关键调控因子,调节细胞骨架动力学、形态和定向运动,并在维持上皮完整性中发挥重要作用。小肠中Cdc42的缺失会导致极性破坏、增生,以及短暂扩增(TA)细胞以肠道干细胞(ISC)为代价的错误定位和扩增。另一方面,KRAS对肠道细胞增殖和分化至关重要,致癌KRAS突变可导致上皮稳态破坏并促进胃肠道转化。一项人类癌症数据库分析表明,极性丧失突变与致癌KRAS突变在结肠癌患者中互斥。我们发现,在诱导型Villin-CreER小鼠中,肠道上皮特异性缺失Cdc42联合致癌Kras表达会导致严重缺陷

【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE294390

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 11 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

Cdc42是细胞极性的关键调控因子,调节细胞骨架动态、形态和定向运动,在维持上皮完整性中发挥重要作用。小肠中Cdc42的缺失会导致极性破坏、增生以及短暂扩增(TA)细胞的错定位和扩增,同时以牺牲肠道干细胞(ISCs)为代价。另一方面,KRAS对肠道细胞增殖和分化至关重要,致癌性KRAS突变可导致上皮稳态破坏并促进胃肠道转化。一项人类癌症数据库分析表明,在结肠癌患者中,极性缺失突变与致癌性KRAS突变是互斥的。我们发现,在诱导型Villin-CreER小鼠中,肠道上皮特异性敲除Cdc42联合致癌性Kras表达会导致小肠严重缺陷,进而致死。

在小肠上皮中敲除Cdc42并表达致癌性Kras的小鼠表现出体重减轻、绒毛黏膜结构破坏、紧密连接蛋白表达改变、增殖减少、肠道干细胞(ISC)丢失、炎症以及肠上皮细胞坏死。这些缺陷类似于坏死性小肠结肠炎(NEC),这是一种影响早产儿的严重胃肠道疾病,其特征是小肠上皮细胞的炎症和坏死。单细胞RNA测序分析显示,Cdc42缺失联合致癌性Kras表达导致肠道极性机制破坏,伴有Hippo信号改变、以IL1表达升高为突出表现的炎症加剧以及坏死性凋亡。靶向抑制坏死性凋亡、IL-1受体或YAP信号可挽救NEC样缺陷。此外,通过肠道干细胞驱动因子Omlf4-CreER诱导Cdc42的ISC特异性缺失和致癌性Kras表达,在小鼠肠道上皮中导致了类似的NEC样缺陷。这些发现提出了一种机制,

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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