SKNMC ES细胞系中MMP14下调转录组图谱

该数据集为SKNMC尤文肉瘤细胞系中MMP14下调后的转录组图谱,来源于omicsdi.org,归入肿瘤/其他分类。源站描述围绕Endoglin(ENG)作为间充质干细胞标志物在活跃内皮及部分癌种中的高表达展开,并提及MMP14可将其从细胞表面释放至胞外;ENG在尤文肉瘤患者样本中被发现,而尤文肉瘤

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基因组预测Transcriptomics
MMP14 downregulation transcriptomic profile in SKNMC ES cell line

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

SKNMC ES细胞系中MMP14下调转录组图谱

该数据集为SKNMC尤文肉瘤细胞系中MMP14下调后的转录组图谱,来源于omicsdi.org,归入肿瘤/其他分类。源站描述围绕Endoglin(ENG)作为间充质干细胞标志物在活跃内皮及部分癌种中的高表达展开,并提及MMP14可将其从细胞表面释放至胞外;ENG在尤文肉瘤患者样本中被发现,而尤文肉瘤为骨/软组织肿瘤、诊断时转移率高、预后差且现有化疗对晚期疾病效果有限,抗ENG抗体偶联药物因此受到研究。该数据可用于考察MMP14下调对SKNMC细胞转录组的影响及相关分子机制探索(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Endoglin(ENG)是一种间充质干细胞(MSC)标志物,主要在活跃内皮和某些癌症类型中高表达。这种跨膜蛋白由基质金属蛋白酶14(MMP14)释放至细胞外区室。此前,ENG已在尤文肉瘤(ES)患者样本中被鉴定,ES是一种骨/软组织肿瘤,具有推定的MSC起源。ES是一种主要的儿童恶性肿瘤,诊断时转移发生率高,约30%患者,与不良预后相关。当前化疗治疗未能对晚期疾病产生显著影响,使这一情况更加严峻。在ES的临床环境中,靶向治疗显得极具吸引力。鉴于高比例患者呈现ENG在细胞表面的表达,针对ENG的抗体偶联药物(ADC)得到了研究。,. 抗ENG ADC发挥了

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE173147

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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

内皮联蛋白(ENG)是一种间充质干细胞(MSC)标志物,主要在活跃的内皮细胞及某些癌症类型中高表达。这种跨膜蛋白可被基质金属蛋白酶14(MMP14)从细胞表面脱落至细胞外空间。此前,已在尤文肉瘤(ES)患者样本中鉴定出ENG的表达;ES是一种骨/软组织肿瘤,推测起源于间充质干细胞。ES是一种主要的儿童恶性肿瘤,诊断时转移发生率较高,约30%的患者伴有不良预后。当前化疗方案对晚期疾病难以取得显著疗效,这一现状使情况更加严峻。在ES的临床治疗背景下,靶向治疗展现出强烈的吸引力。鉴于高比例的患者在细胞表面呈现ENG表达,针对ENG的抗体-药物偶联物(ADC)已被研究。抗ENG ADC在体内和体外ES模型中均发挥了ENG依赖性和剂量依赖性的抗增殖作用。这些结果提示,使用ENG-ADC可能在ES治疗中具有潜在获益。

由于ENG和MMP14在ES患者中的表达存在差异,因此在一组82名患者队列中进行了生存研究,该队列根据其临床阶段(原发、化疗后原发、转移和复发)进行分类。ENG和MMP14均与较差的预后相关。功能实验表明,ENG调节迁移,可能通过应力纤维和丝状伪足中肌动蛋白的正确组装,同时对细胞的粘附能力产生伴随影响。此外,ENG被证实通过促进粘着斑激酶磷酸化和蛋白激酶C表达,在粘着斑信号传导的激活中起重要作用。总体而言,这些结果表明ENG作为衔接蛋白在ES细胞正确的迁移机制中发挥主要作用。

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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