GSE93677:Ewing肉瘤中新型SYK/c-MYC/MALAT1信号通路的鉴定及其潜在治疗价值

该数据集来自NCBI GEO,包含Ewing肉瘤(EWS)细胞系的基因表达谱数据,采用GPL570芯片平台进行表达谱分析

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GSE93677: Identification of a Novel SYK/c-MYC/MALAT1 Signaling Pathway and Its Potential Therapeutic Value in Ewing Sarcoma

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

GSE93677:Ewing肉瘤中新型SYK/c-MYC/MALAT1信号通路的鉴定及其潜在治疗价值

Identification of a Novel SYK/c-MYC/MALAT1 Signaling Pathway and Its Potential Therapeutic Value in Ewing Sarcoma

该数据集来自NCBI GEO,包含Ewing肉瘤(EWS)细胞系的基因表达谱数据,采用GPL570芯片平台进行表达谱分析。研究通过siRNA文库和小分子抑制剂文库两种高通量筛选,鉴定出脾酪氨酸激酶SYK为候选可干预靶点,并发现SYK/c-MYC/MALAT1信号通路在EWS中的潜在治疗价值。数据可用于探索EWS中酪氨酸激酶相关信号通路、SYK抑制的转录组效应以及长链非编码RNA MALAT1的功能研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Ewing肉瘤(EWS)是一种主要影响年轻人的破坏性软组织肉瘤。酪氨酸激酶(TKs)及相关通路在包括EWS在内的许多恶性肿瘤中持续激活;这些酶提供了候选治疗靶点。利用针对EWS细胞系的两种高通量筛选(一个siRNA文库和一个主要靶向TK家族的小分子抑制剂文库),我们鉴定出脾酪氨酸激酶(SYK)为候选可干预靶点。SYK在大多数EWS细胞中高度磷酸化,通过多种遗传和药理学方法抑制SYK在体外和体内均显著抑制EWS细胞。SYK的异位表达可挽救SYK缺失引发的细胞毒性,并与AKT和c-MYC的再激活相关。转录组分析鉴定出一种长链非编码RNA,转移相关肺腺癌转录本1

【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:Expression profiling by array、GPL570、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=GSE93677

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,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

尤文肉瘤(Ewing Sarcoma, EWS)是一种主要影响年轻个体的破坏性软组织肉瘤。酪氨酸激酶(Tyrosine kinases, TKs)及相关信号通路在包括EWS在内的多种恶性肿瘤中持续激活;这些酶提供了候选治疗靶点。利用针对EWS细胞系的两个高通量筛选(一个siRNA文库和一个主要靶向TK家族的小分子抑制剂文库),我们鉴定出脾酪氨酸激酶(spleen tyrosine kinase, SYK)为一个候选可干预靶点。SYK在大多数EWS细胞中高度磷酸化,通过多种遗传学和药理学手段抑制SYK,在体外和体内均显著抑制了EWS细胞。SYK的异位表达可挽救SYK缺失所引发的细胞毒性,且这一过程与AKT和c-MYC的再激活相关。转录组分析发现,长链非编码RNA转移相关肺腺癌转录本1(metastasis associated lung adenocarcinoma transcript 1, MALAT1)依赖于SYK介导的信号传导。此外,c-MYC作为SYK上调的基因,结合于MALAT1的启动子区域并转录激活MALAT1,进而促进EWS细胞的增殖。

综上所述,本研究揭示了一种涉及SYK/c-MYC/MALAT1的新型信号传导机制,有望成为治疗尤文肉瘤(EWS)的有前景的治疗靶点。

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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