GSE346894:胰腺癌化疗后配对患者生物标本纵向分析揭示癌症相关成纤维细胞神经重编程

配对治疗前后标本分析显示,PDAC化疗后癌症相关成纤维细胞(CAF)中轴突导向基因近乎普遍富集,CAF富集于神经周围侵犯及肿瘤增殖区域,远离神经区域亦见,转移复发灶中比例最高

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基因组分类GPL342849606
GSE346894: Longitudinal Analysis of Matched Patient Biospecimens Reveals Neural Reprogramming of Cancer-Associated Fibroblasts Following Chemotherapy in Pancreatic Cancer

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

GSE346894:胰腺癌化疗后配对患者生物标本纵向分析揭示癌症相关成纤维细胞神经重编程

Longitudinal Analysis of Matched Patient Biospecimens Reveals Neural Reprogramming of Cancer-Associated Fibroblasts Following Chemotherapy in Pancreatic Cancer

配对治疗前后标本分析显示,PDAC化疗后癌症相关成纤维细胞(CAF)中轴突导向基因近乎普遍富集,CAF富集于神经周围侵犯及肿瘤增殖区域,远离神经区域亦见,转移复发灶中比例最高。此类CAF非经典Wnt介质及轴突导向基因升高,与肿瘤上皮细胞匹配伙伴互补。体外患者来源CAF系暴露于化疗或肿瘤细胞后轴突导向基因富集,提示其促进PDAC侵袭,是有希望的靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胰腺导管腺癌(PDAC)是胰腺癌最常见的亚型,是一种具有复杂肿瘤微环境(TME)的致命疾病。化疗如何改变TME,以及这些改变是否驱动化疗耐药,目前仍知之甚少。我们检查了配对的治疗前和治疗后组织标本,发现治疗后癌相关成纤维细胞(CAFs)中轴突导向基因几乎普遍富集。这些CAFs富集于神经周围浸润部位附近,与肿瘤细胞增殖增加的区域重合,并且在化疗后富集于远离神经的肿瘤区域。转移性复发病灶中这些CAFs的发生率最高,高于原发肿瘤和未治疗的转移灶。这些CAFs表现出非经典Wnt介质和轴突导向基因升高,并与肿瘤上皮细胞中相匹配的同源结合伴侣互补,提示其在肿瘤-基质串扰中发挥作用。此外,体外研究显示,患者来源的CAF细胞系在暴露于化疗或肿瘤细胞后,轴突导向基因富集。总之,我们的发现提示成纤维细胞来源的轴突导向基因促进PDAC侵袭,并指向该疾病的一个有希望的靶点。

【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=GSE346894

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

胰腺导管腺癌(PDAC)是胰腺癌最常见的亚型,是一种具有复杂肿瘤微环境(TME)的致命疾病。化疗如何改变TME,以及这些改变是否驱动化疗耐药,目前仍知之甚少。我们检查了配对的治疗前和治疗后组织标本,发现治疗后癌相关成纤维细胞(CAFs)中轴突导向基因几乎普遍富集。这些CAFs富集于神经周围浸润部位附近,与肿瘤细胞增殖增加的区域重合,并且在化疗后富集于远离神经的肿瘤区域。转移性复发病灶中这些CAFs的发生率最高,高于原发肿瘤和未治疗的转移灶。这些CAFs表现出非经典Wnt介质和轴突导向基因升高,并与肿瘤上皮细胞中相匹配的同源结合伴侣互补,提示其在肿瘤-基质串扰中发挥作用。此外,体外研究显示,患者来源的CAF细胞系在暴露于化疗或肿瘤细胞后,轴突导向基因富集。总之,我们的发现提示成纤维细胞来源的轴突导向基因促进PDAC侵袭,并指向该疾病的一个有希望的靶点。

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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