GSE306865:调控葡萄糖与谷氨酰胺代谢克服肝内胆管癌顺铂耐药

该数据集来自NCBI GEO,包含人肝内胆管癌SCK细胞系的RNA测序表达谱数据,比较顺铂耐药SCK-R细胞与亲本SCK WT细胞

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基因组分类GPL246769606
GSE306865: Regulation of glucose and glutamine metabolism to overcome cisplatin resistance in intrahepatic cholangiocarcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE306865:调控葡萄糖与谷氨酰胺代谢克服肝内胆管癌顺铂耐药

Regulation of glucose and glutamine metabolism to overcome cisplatin resistance in intrahepatic cholangiocarcinoma

该数据集来自NCBI GEO,包含人肝内胆管癌SCK细胞系的RNA测序表达谱数据,比较顺铂耐药SCK-R细胞与亲本SCK WT细胞。源站描述指出,葡萄糖与谷氨酰胺代谢调控是克服SCK细胞顺铂耐药的关键因素,耐药细胞中细胞周期相关基因集评分富集更高。数据可用于研究肝内胆管癌化疗耐药的代谢与细胞周期机制,并支持差异表达与通路富集分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝内胆管癌(ICC)是一种胆管癌,也是一种罕见的恶性肿瘤,由于缺乏早期诊断和对常规化疗的耐药性,预后较差。吉西他滨联合顺铂是通常尝试的一线治疗方法。然而,化疗耐药的潜在机制尚不清楚。我们通过研究人ICC SCK细胞系的动态来解决这个问题。在此,我们报告葡萄糖和谷氨酰胺代谢的调控是克服SCK细胞顺铂耐药的关键因素。RNA测序分析显示,与亲本SCK(SCK WT)细胞相比,顺铂耐药SCK(SCK-R)细胞中细胞周期相关基因集评分高度富集。细胞周期进程与营养需求增加和癌症增殖或转移相关。通常,癌细胞依赖

【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=GSE306865

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 05 202,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

肝内胆管癌(ICC)是一种胆管癌,也是一种罕见的恶性肿瘤,由于缺乏早期诊断且对常规化疗耐药,其预后较差。吉西他滨联合顺铂是通常尝试的一线治疗方案。然而,化疗耐药的潜在机制尚不清楚。我们通过研究人ICC SCK细胞系中的动态变化来探讨这一问题。在此,我们报告葡萄糖和谷氨酰胺代谢的调控是SCK细胞克服顺铂耐药的关键因素。RNA测序分析显示,与亲本SCK(SCK WT)细胞相比,顺铂耐药的SCK(SCK-R)细胞中细胞周期相关基因集评分高度富集。细胞周期进程与营养需求增加以及癌症增殖或转移相关。通常,癌细胞的生存和增殖依赖于葡萄糖和谷氨酰胺的可利用性。事实上,我们观察到SCK-R细胞中GLUT(葡萄糖转运体)、ASCT2(谷氨酰胺转运体)和癌症进展标志物的表达增加。

因此,我们通过营养饥饿抑制了SCK-R细胞中增强的代谢重编程。SCK-R细胞对顺铂敏感,尤其是在葡萄糖饥饿条件下。谷氨酰胺酶-1(GLS1)是一种参与肿瘤发生和癌细胞进展的线粒体酶,在SCK-R细胞中表达上调。使用GLS1抑制剂CB-839(telaglenastat)靶向GLS1可有效降低癌症进展标志物的表达。综上所述,我们的研究结果表明,模拟葡萄糖饥饿的GLUT抑制与GLS1抑制的联合应用可能是一种提高ICC化疗敏感性的治疗策略。

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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