GSE343826:CircATP5C1通过HNRNPR核输出及泛素化依赖性BCL2L1上调驱动甲状腺乳头状癌进展
源站描述围绕甲状腺乳头状癌(PTC)中circATP5C1的致癌作用与分子机制展开,涉及PCR、FISH、RNA测序、RIP、Co-IP、western blot及CCK-8、集落形成、伤口愈合实验和皮下异种移植小鼠模型

基本信息
资源简介
GSE343826:CircATP5C1通过HNRNPR核输出及泛素化依赖性BCL2L1上调驱动甲状腺乳头状癌进展
CircATP5C1 drives papillary thyroid carcinoma progression through HNRNPR nuclear export and BCL2L1 upregulation in a ubiquitination‑dependent manner
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE343826_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱,物种为9606(人类),平台为GPL34284。源站描述围绕甲状腺乳头状癌(PTC)中circATP5C1的致癌作用与分子机制展开,涉及PCR、FISH、RNA测序、RIP、Co-IP、western blot及CCK-8、集落形成、伤口愈合实验和皮下异种移植小鼠模型。数据可用于研究circATP5C1在PTC中的表达特征及相关调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):甲状腺乳头状癌(PTC)是最常见的内分泌恶性肿瘤,侵袭性PTC表型导致患者预后不良。环状RNA(circRNA)是稳定的非编码RNA,在肿瘤进展中起关键作用,但其在PTC中的调控机制仍 largely 不清楚。在此,我们研究了circATP5C1在PTC中的致癌作用和分子机制。我们进行了聚合酶链反应(PCR)、荧光原位杂交(FISH)、RNA测序、RNA免疫沉淀(RIP)、免疫共沉淀(Co-IP)、western blot,以及CCK-8、集落形成和伤口愈合实验,以探究circATP5C1的表达和功能。进一步使用皮下异种移植小鼠模型进行体内验证。CircATP5C1在PTC组织中显著上调,并与甲状腺外侵犯和淋巴结转移密切相关。功能a
【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=GSE343826
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 21 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
甲状腺乳头状癌(PTC)是最常见的内分泌恶性肿瘤,侵袭性PTC表型可导致患者预后不良。环状RNA(circRNA)是一类稳定的非编码RNA,在肿瘤进展中发挥关键作用,但其在PTC中的调控机制仍 largely 不清楚。本研究探讨了circATP5C1在PTC中的致癌作用及分子机制。我们采用聚合酶链反应(PCR)、荧光原位杂交(FISH)、RNA测序、RNA免疫沉淀(RIP)、免疫共沉淀(Co-IP)、蛋白质印迹以及CCK-8、集落形成和划痕愈合实验来探究circATP5C1的表达与功能。进一步采用皮下异种移植小鼠模型进行体内验证。CircATP5C1在PTC组织中显著上调,并与甲状腺外侵犯和淋巴结转移密切相关。功能实验证实,circATP5C1在体外促进PTC细胞增殖和迁移,并在体内促进肿瘤生长。机制上,circATP5C1直接结合异质核糖核蛋白R(HNRNPR),增强其泛素化和核输出。
细胞质中的HNRNPR进一步稳定BCL2L1 mRNA并上调其表达。使用泛素化抑制剂PYR-41处理可阻断HNRNPR的核输出,并逆转circATP5C1介导的致癌效应。总体而言,circATP5C1作为一种致癌性circRNA,通过调控依赖HNRNPR的BCL2L1 mRNA稳定性来驱动PTC进展,为PTC提供了新的诊断生物标志物和治疗靶点。
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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