PRJDB16166：缺氧驱动 PIK3CA 突变结直肠癌细胞中阿司匹林诱导的谷氨酰胺分解

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB16166

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

阿司匹林展现出作为重定位药物用于癌症预防和治疗的潜力，尤其是在PIK3CA突变的结直肠癌中。然而，在评估阿司匹林的抗肿瘤疗效时，必须考虑肿瘤微环境，包括结直肠癌中常见的缺氧状态。为探究缺氧对阿司匹林抗PIK3CA突变结直肠癌效果的影响，我们利用公共数据库Connectivity Map和PIK3CA同源细胞系的转录组分析，开展了生物信息学方法研究。此外，我们还采用了针对三羧酸（TCA）循环的靶向代谢组学和代谢抑制剂。Connectivity Map分析显示，阿司匹林在HT-29（PIK3CA突变结直肠癌细胞）中与氨基酸代谢和缺氧通路存在关联。进一步，SW48 PIK3CA同源细胞系的RNA-seq分析表明，在缺氧条件下，阿司匹林增强了PIK3CA突变细胞对氨基酸的摄取。靶向代谢组学证明，阿司匹林处理和缺氧刺激协同上调了PIK3CA突变HCT116细胞内的谷氨酰胺水平。

这种增加可被V-9302消除，V-9302是谷氨酰胺转运体ASCT2的抑制剂，从而揭示了将V-9302与阿司匹林联合使用的抗肿瘤潜力。我们的结果表明，阿司匹林在缺氧条件下促进PIK3CA突变的结直肠癌中的谷氨酰胺摄取，因此突显了其作为潜在治疗靶点的重要意义。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。