BAP1突变在基因编辑胆管癌类器官中的功能表征:细胞死亡与药物反应

该数据集来自NCBI GEO,包含胆管癌(CCA)类器官的基因表达谱数据,聚焦BAP1突变在程序性细胞死亡和药物反应中的功能

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基因组预测GPL342819606
GSE308455: Functional characterization of BAP1 mutations in genome edited cholangiocarcinoma organoids: role in cell death and drug responses

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

BAP1突变在基因编辑胆管癌类器官中的功能表征:细胞死亡与药物反应

Functional characterization of BAP1 mutations in genome edited cholangiocarcinoma organoids: role in cell death and drug responses

该数据集来自NCBI GEO,包含胆管癌(CCA)类器官的基因表达谱数据,聚焦BAP1突变在程序性细胞死亡和药物反应中的功能。研究使用患者来源和prime-edited的CCA类器官,发现BAP1突变类器官凋亡和坏死性凋亡激活受损,转录组分析揭示应激反应、离子转运和代谢解毒等通路改变,且BAP1突变类器官对索拉非尼敏感性增强。数据可用于研究BAP1突变相关基因表达变化及药物反应预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胆管癌(CCA)是一种遗传异质性的胆道恶性肿瘤,有效治疗手段有限,化疗反应差异大。BRCA1相关蛋白1(BAP1)是一种在CCA中频繁突变的抑癌基因,编码参与染色质重塑和细胞死亡调控的核去泛素化酶。本研究利用患者来源和prime-edited的CCA类器官(CCAOs),探究BAP1突变在程序性细胞死亡和药物反应中的作用。BAP1突变类器官表现出凋亡和坏死性凋亡激活受损,表现为cleaved caspase-3和pMLKL表达降低。转录组分析揭示BAP1依赖的基因表达变化,包括应激反应、离子转运和代谢解毒相关通路的富集。有趣的是,BAP1突变CCAOs对索拉非尼表现出增强的敏感性。

【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:GPL34281、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=GSE308455

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 13 202,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

胆管癌(CCA)是一种遗传异质性的胆管恶性肿瘤,有效治疗手段有限,化疗反应差异较大。BRCA1相关蛋白1(BAP1)是一种在CCA中频繁突变的抑癌基因,编码一种参与染色质重塑和细胞死亡调控的核内去泛素化酶。本研究利用患者来源及先导编辑的CCA类器官(CCAOs),探讨了BAP1突变在程序性细胞死亡和药物反应中的作用。BAP1突变类器官表现为凋亡和坏死性凋亡激活受损,证据为cleaved caspase-3和pMLKL表达降低。转录组分析揭示了BAP1依赖的基因表达变化,包括应激反应、离子转运和代谢解毒相关通路的富集。有趣的是,BAP1突变CCAOs对索拉非尼(一种常用于胆道癌的多激酶抑制剂)表现出增强的敏感性。这些发现凸显了BAP1作为细胞死亡调控因子以及CCA中索拉非尼反应潜在预测生物标志物的作用,对个性化治疗设计具有重要意义。

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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