p97/VCP 抑制通过过度 MRE11 依赖性 DNA 末端切除使癌细胞对放疗敏感

该数据集来自 omicsdi.org,主题为肿瘤相关研究,聚焦 p97/VCP 抑制与放疗敏感性的机制。研究在膀胱癌细胞系和小鼠异种移植模型中,通过电离辐射诱导 DNA 损伤并联合 p97 特异性小分子抑制剂 CB-5083 抑制蛋白质稳态,发现联合治疗可诱导放疗敏感性并抑制移植瘤生长

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基因组预测Single-strand annealingBladder cancerDna double-strand break repairProteasomal degradationDna damageUbiquitinCb-5083Homologous recombinationMre11P97
p97/VCP inhibition radiosensitises cancer cells through excessive MRE11-dependent DNA end resection

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

p97/VCP 抑制通过过度 MRE11 依赖性 DNA 末端切除使癌细胞对放疗敏感

该数据集来自 omicsdi.org,主题为肿瘤相关研究,聚焦 p97/VCP 抑制与放疗敏感性的机制。研究在膀胱癌细胞系和小鼠异种移植模型中,通过电离辐射诱导 DNA 损伤并联合 p97 特异性小分子抑制剂 CB-5083 抑制蛋白质稳态,发现联合治疗可诱导放疗敏感性并抑制移植瘤生长。机制上,p97 ATPase 活性失活导致过度 MRE11 依赖性 DNA 末端切除。数据可用于探索联合靶向 DNA 损伤应答与蛋白质稳态的肿瘤治疗策略(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌细胞处于持续蛋白质毒性应激下,并具有增加的基因组不稳定性。因此,它们依赖蛋白质稳态和 DNA 损伤应答(DDR)的上调来生存。泛素依赖性 ATPase p97 是泛素-蛋白酶体降解系统(UPS)的核心组分,参与蛋白质稳态和 DDR。p97 在许多肿瘤中过表达,其过表达与患者不良预后相关。为探索通过联合靶向 DDR 和蛋白质稳态杀伤癌细胞的概念,我们在膀胱癌细胞系和小鼠异种移植模型中,通过电离辐射(IR)诱导 DNA 损伤,并通过 CB-5083(一种 p97 特异性小分子抑制剂)抑制蛋白质稳态。联合治疗诱导了放疗敏感性并抑制了异种移植瘤生长。机制上,p97 ATPase 活性的失活导致蛋白质

【主题与分类】

主题标签:Single-strand annealing、Bladder cancer、Dna double-strand break repair、Proteasomal degradation、Dna damage、Ubiquitin、Cb-5083、Homologous recombination、Mre11、P97。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD016279

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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

癌细胞持续处于蛋白质毒性应激之下,并伴有基因组不稳定性的增加。因此,它们依赖蛋白质稳态和DNA损伤反应(DDR)的上调来维持生存。泛素依赖性ATP酶p97是泛素-蛋白酶体降解系统(UPS)的核心组分,参与蛋白质稳态和DDR。p97在许多肿瘤中过表达,其过表达与患者预后不良相关。为了探索通过联合靶向DDR和蛋白质稳态来杀伤癌细胞的概念,我们在膀胱癌细胞系和小鼠异种移植模型中,通过电离辐射(IR)诱导DNA损伤,并用CB-5083(一种特异性p97小分子抑制剂)抑制蛋白质稳态。联合治疗诱导了放射敏感性并抑制了异种移植肿瘤生长。机制上,p97 ATP酶活性的失活导致核酸酶MRE11在IR诱导的DNA损伤位点发生蛋白质毒性积累。

这导致单链DNA(ssDNA)过度形成,抑制同源重组(HR),依赖单链退火(SSA)进行双链断裂(DSB)修复,并在非同源末端连接缺陷的肿瘤细胞(如肌层浸润性膀胱癌患者的肿瘤细胞)中,经电离辐射(IR)暴露后产生合成致死效应。

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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