激酶ERK在胰腺癌细胞上皮-间质转化异质性中发挥保守主导作用

该数据集来自search.dataone.org,聚焦胰腺癌细胞上皮-间质转化(EMT)的异质性。研究结合迭代间接免疫荧光成像与互信息(MI)分析,在信号蛋白层面考察MAP激酶通路

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时间序列分类Information theoryPancreatic cancerERK signaling cascade
The kinase ERK plays a conserved dominant role in the heterogeneity of epithelial-mesenchymal transition in pancreatic cancer cells

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

激酶ERK在胰腺癌细胞上皮-间质转化异质性中发挥保守主导作用

The kinase ERK plays a conserved dominant role in the heterogeneity of epithelial-mesenchymal transition in pancreatic cancer cells

该数据集来自search.dataone.org,聚焦胰腺癌细胞上皮-间质转化(EMT)的异质性。研究结合迭代间接免疫荧光成像与互信息(MI)分析,在信号蛋白层面考察MAP激酶通路。结果显示,ERK活性的细胞间变异主导了多种生长因子和化疗药物应答中的EMT异质性,而MEK受抑制时JNK可代偿。群体水平模型无法捕捉这些经实验验证的MI推断。数据可用于研究EMT异质性、信号通路与化疗耐药,并辅助筛选促进化疗应答的药物组合(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):上皮-间质转化(EMT)在恶性癌细胞中异质性发生,从而促进化疗耐药。识别所涉及的信号通路将有助于提名药物组合以促进化疗应答,但细胞群体水平的研究本身存在固有缺陷,而单细胞转录组学仅限于基于本体的间接推断。为了在信号蛋白水平理解EMT异质性,我们结合了胰腺癌细胞和肿瘤的迭代间接免疫荧光成像与互信息(MI)分析。首先聚焦MAP激酶通路,MI表明,在响应多种生长因子和化疗药物时,ERK活性的细胞间变异主导了对EMT异质性的控制,但当MEK被抑制时JNK可代偿。群体水平模型无法捕捉这些经实验验证的MI推断。该主导

【主题与分类】

主题标签:Information theory、Pancreatic cancer、ERK signaling cascade。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab6c290593256000533eb900d30f8bc339a018e035d1e050dfd8111083bb4f54b

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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

上皮-间质转化(EMT)在恶性癌细胞中呈异质性发生,从而促进化疗耐药。识别其中涉及的信号通路将为促进化疗反应的药物组合提供依据,但细胞群体水平的研究本身存在固有缺陷,而单细胞转录组学也仅限于基于本体的间接推断。为了在信号蛋白水平上理解EMT异质性,我们结合了对胰腺癌细胞和肿瘤的迭代间接免疫荧光成像与互信息(MI)分析。首先聚焦于MAP激酶通路,MI分析表明,在响应多种生长因子和化疗药物时,ERK活性的细胞间变异主导了对EMT异质性的调控,但当MEK被抑制时,JNK起到了补偿作用。群体水平模型无法捕捉这些经实验验证的MI推断。

即使在分析七种潜在的EMT调控因子时,MI也持续表明ERK的主导作用……,# 激酶ERK在胰腺癌细胞上皮-间质转化异质性中发挥保守的主导作用 数据集DOI:10.5061/dryad.2280gb653 ## 数据和文件结构说明 来自CellProfiler分析的荧光强度测量值,这些测量源自迭代间接免疫荧光成像实验,用于测量通路激活代理指标和细胞表型标志物。这些数据用于我们手稿《激酶ERK在胰腺癌细胞上皮-间质转化异质性中发挥保守的主导作用》中的互信息分析。每一行代表一个被测量的对象(细胞)。以_Cell、_Cytoplasm、_Nuclei等结尾的类似文件,可以使用数据集中的Image和Object编号进行合并。VIP变量: * ImageNumber:流程中处理的每张图像的唯一标识符。* ObjectNumber:相关图像中发现的每个对象的唯一标识符。* Met

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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