GSE342390:脂滴中的胆固醇酯在G3/G4髓母细胞瘤细胞能量产生中的关键作用

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE342390,聚焦脂滴中的胆固醇酯在G3/G4髓母细胞瘤细胞能量产生中的关键作用

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基因组分类GPL342849606
GSE342390: Cholesterol esters in lipid droplets play a key role in the energy production of G3/G4 Medulloblastoma cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

GSE342390:脂滴中的胆固醇酯在G3/G4髓母细胞瘤细胞能量产生中的关键作用

Cholesterol esters in lipid droplets play a key role in the energy production of G3/G4 Medulloblastoma cells

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE342390,聚焦脂滴中的胆固醇酯在G3/G4髓母细胞瘤细胞能量产生中的关键作用。髓母细胞瘤是儿童最常见的恶性脑肿瘤,高危亚型包括MYC驱动的Group 3、Group 4及侵袭性sonic hedgehog肿瘤,对现有疗法耐药且生存率低。数据通过高通量测序对一组髓母细胞瘤细胞进行表达谱分析,包含1个文件GSE342390_series_matrix.txt.gz,涉及GPL34284平台与人类9606。可用于研究高危髓母细胞瘤亚型的脂质代谢重编程、脂滴功能及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):髓母细胞瘤是儿童最常见的恶性脑肿瘤。高危亚组,包括MYC驱动的Group 3、Group 4和侵袭性sonic hedgehog肿瘤,对当前疗法耐药,且与较差的生存率相关。金标准治疗包括手术切除联合积极的化疗和放疗,导致严重的发育副作用,凸显了对新方法的需求。代谢重编程是癌症进展的关键组成部分,其中上调的脂质代谢对于支持癌症在营养缺乏条件下的生存至关重要。脂滴是动态的细胞内细胞器,可防止脂毒性,但其在高危髓母细胞瘤亚组中的参与仍知之甚少。在此,我们使用一组髓母细胞瘤细胞的转录组学和脂质组学来了解脂质m

【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=GSE342390

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 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

髓母细胞瘤是最常见的儿童恶性脑肿瘤。高危亚组,包括MYC驱动的第3组、第4组和侵袭性sonic hedgehog肿瘤,对当前疗法具有耐药性,且与较差的生存率相关。金标准治疗包括手术切除联合激进化疗和放疗,会导致严重的发育副作用,凸显了对新方法的需求。代谢重编程是癌症进展的关键组成部分,其中脂质代谢上调对于支持癌症在营养匮乏条件下的生存至关重要。脂滴是动态的细胞内细胞器,可防止脂毒性,但其在高危髓母细胞瘤亚组中的作用仍知之甚少。在此,我们利用一组髓母细胞瘤细胞的转录组学和脂质组学来理解脂质代谢的作用。我们的数据显示,高危髓母细胞瘤细胞的脂滴数量和PLIN2表达增加。这种PLIN2表达增加在人类组织微阵列分析中是一致的。

从机制上讲,这是由于从头脂肪生成、胆固醇生物合成和脂质摄取的增强所致。外源性递送各种脂质揭示了高风险细胞中脂滴成熟过程的改变。总之,高风险Group 3和Group 4髓母细胞瘤细胞利用脂滴来应对过度的脂质合成,这提出了一个可能的新治疗靶点和预后标志物。

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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