GSE342575:LCK/PPARG/SCD脂质代谢轴促进人口腔癌侵袭的RNA-seq数据

数据聚焦LCK调控PPARG表达及脂质代谢重编程对口腔癌侵袭的影响,涉及3D侵袭实验、非靶向脂质组学与转录组学分析。可用于探索口腔癌转移相关基因表达模式、脂质代谢通路及潜在治疗靶点(来源 NCBI)

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基因组分类GPL342849606
GSE342575: An LCK/PPARG/SCD Lipid Metabolism Axis Promotes Invasion in Human Oral Cancer [RNA-seq_LCK_PPARG]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE342575:LCK/PPARG/SCD脂质代谢轴促进人口腔癌侵袭的RNA-seq数据

An LCK/PPARG/SCD Lipid Metabolism Axis Promotes Invasion in Human Oral Cancer [RNA-seq_LCK_PPARG]

该数据集来自NCBI GEO,包含口腔癌细胞中LCK/PPARG/SCD脂质代谢轴研究的RNA-seq表达谱数据,文件为GSE342575_series_matrix.txt.gz。数据聚焦LCK调控PPARG表达及脂质代谢重编程对口腔癌侵袭的影响,涉及3D侵袭实验、非靶向脂质组学与转录组学分析。可用于探索口腔癌转移相关基因表达模式、脂质代谢通路及潜在治疗靶点(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):被诊断为晚期转移性口腔癌的患者面临约30%的5年生存率。尽管转移是癌症相关死亡的主要原因,但有效的治疗选择仍然有限。在先前的研究中,我们利用口腔癌细胞的瘤内异质性分离出具有不同侵袭特性的克隆系。整合表达分析确定淋巴细胞特异性蛋白酪氨酸激酶(LCK)是转移的驱动因素和治疗靶点。然而,其下游机制仍不清楚。在这里,我们表明LCK调节过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)的表达,PPARG是脂质代谢的关键调节因子。使用3D侵袭实验、非靶向脂质组学和转录组学,我们发现PPARG活性减少了脂质储存,同时增强了脂肪酸合成、膜重塑和ce

【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=GSE342575

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 21 202,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

被诊断为晚期转移性口腔癌的患者,其5年生存率约为30%。尽管转移是癌症相关死亡的主要原因,但有效的治疗选择仍然有限。在既往研究中,我们利用口腔癌细胞的瘤内异质性分离出具有不同侵袭特性的克隆株。整合表达分析鉴定出淋巴细胞特异性蛋白酪氨酸激酶(LCK)是转移的驱动因子和治疗靶点。然而,其下游机制仍不清楚。在此,我们证明LCK调控过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)的表达,后者是脂质代谢的关键调控因子。利用3D侵袭实验、非靶向脂质组学和转录组学,我们发现PPARG活性在LCK下游降低了脂质储存,同时增强了脂肪酸合成、膜重塑和细胞侵袭性。值得注意的是,PPARG上调了硬脂酰辅酶A去饱和酶(SCD),该酶将饱和脂肪酸转化为单不饱和脂肪酸,从而限制脂质过氧化物的积累——而脂质过氧化物是铁死亡的触发因素。

重要的是,抑制SCD可降低癌细胞活力,尤其是在罗格列酮激活PPARG的情况下。综合我们的研究结果,我们发现了一条此前未被描述的致癌LCK/PPARG/SCD轴,该轴通过调节脂质组成促进转移。虽然这为目前将PPARG激活作为抗癌策略的研究提供了令人担忧的背景,但靶向这一信号通路为口腔癌的抗转移治疗提供了一种有前景的策略。

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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