前纤毛输卵管上皮细胞易发高级别浆液性卵巢癌
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦小鼠子宫管上皮细胞类型与状态,用于研究高级别浆液性卵巢癌(HGSC)的细胞起源

基本信息
资源简介
前纤毛输卵管上皮细胞易发高级别浆液性卵巢癌
Pre-ciliated tubal epithelial cells are prone to initiation of high-grade serous ovarian carcinoma
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦小鼠子宫管上皮细胞类型与状态,用于研究高级别浆液性卵巢癌(HGSC)的细胞起源。数据覆盖表达 Slc1a3 的远端输卵管上皮细胞可分化为分泌细胞和纤毛细胞,以及 Trp53 和 Rb1 失活、前纤毛细胞(Krt5+、Prom1+、Trp73+)易癌变等内容,可用于探索 HGSC 起始机制与相关细胞谱系动态(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):子宫(输卵管)的远端区域通常与高级别浆液性癌(HGSC)相关,后者是卵巢或子宫外癌的主要且最具侵袭性的形式。成体输卵管上皮(TE)的具体细胞状态和谱系动态仍未被充分理解,阻碍了确定 HGSC 起源细胞的努力。在此,我们报告了小鼠子宫管细胞类型和状态的全面普查。我们显示,表达干/祖细胞标志物 Slc1a3 的远端 TE 细胞可分化为分泌(Ovgp1+)和纤毛(Fam183b+)细胞。Trp53 和 Rb1 的失活(其通路在 HGSC 中常发生改变)导致靶向 Slc1a3+ 细胞通过凋亡被消除,从而阻止其恶性转化。相反,前纤毛细胞(Krt5+、Prom1+、Trp73+)保持易癌性并产生 s
【主题与分类】
主题标签:Biological sciences、Gynaecological cancer、cancer、Ovarian cancer、Adult stem cells、Stem cells。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Adcb12bcda4cb321ea6d9e20c3a160d96ffc778eac5bda8efda6eaaf5fc93b2ab
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
子宫(输卵管)管的远端区域通常与高级别浆液性癌(HGSC)相关,后者是卵巢或宫外癌中最主要且最具侵袭性的形式。成年输卵管上皮(TE)的特定细胞状态和谱系动态仍未被充分了解,这阻碍了确定HGSC起源细胞的努力。在此,我们报告了对小鼠输卵管细胞类型和状态的全面普查。我们显示,表达干/祖细胞标志物Slc1a3的远端TE细胞可分化为分泌细胞(Ovgp1+)和纤毛细胞(Fam183b+)。Trp53和Rb1的失活——其通路在HGSC中常发生改变——导致靶向的Slc1a3+细胞通过凋亡被消除,从而阻止其恶性转化。相反,前纤毛细胞(Krt5+、Prom1+、Trp73+)保持易癌变性,并产生浆液性输卵管上皮内癌和明显的HGSC。这些发现确定了过渡性前纤毛细胞……,单细胞RNA测序文库制备 对于TE单细胞表达和转录组分析,我们从C57BL6成年动情期雌性小鼠中分离了TE。
在3项独立实验中,共采集了62条输卵管。每条输卵管置于含100 IU ml-1青霉素和100 µg ml-1链霉素(Corning,30-002-Cl)的无菌PBS中,并分为远端和近端区域。同一区域的组织在40 µl相同PBS溶液的液滴中合并,纵向剖开,并用25G针头切碎成1.5-2.5 mm的小块。切碎的组织借助无菌宽口200 µl移液器吸头转移至含1.2 ml A-mTE-D1(300 IU ml-1 IV型胶原酶与100 IU ml-1透明质酸酶混合;Stem Cell Technologies,07912,溶于DMEM Ham’s F12,Hyclone,SH30023.FS)的1.8 ml冻存管中。组织在松盖条件下于37°C、5% CO2培养箱中孵育1小时。孵育期间,试管取出4次,组织
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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