GSE117965:KLF4 在前列腺肿瘤骨内溶骨与成骨中的变阻器作用

该数据集来自 NCBI GEO(GSE117965),聚焦 KLF4 在前列腺肿瘤骨内溶骨与成骨中的调控作用。研究利用 CRISPR/Cas9 在人类 PC3 前列腺癌细胞中敲除 KLF4,并与 DOX 诱导型 KLF4 表达系统对照,观察细胞在单层和软琼脂中的生长及小鼠股骨内接种后的肿瘤行为

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE117965: KLF4 as a rheostat of osteolysis and osteogenesis in prostate tumors in the bone

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE117965:KLF4 在前列腺肿瘤骨内溶骨与成骨中的变阻器作用

KLF4 as a rheostat of osteolysis and osteogenesis in prostate tumors in the bone

该数据集来自 NCBI GEO(GSE117965),聚焦 KLF4 在前列腺肿瘤骨内溶骨与成骨中的调控作用。研究利用 CRISPR/Cas9 在人类 PC3 前列腺癌细胞中敲除 KLF4,并与 DOX 诱导型 KLF4 表达系统对照,观察细胞在单层和软琼脂中的生长及小鼠股骨内接种后的肿瘤行为。数据包含 1 个文件 GSE117965_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL16791,可用于研究 KLF4 对前列腺癌骨破坏与成骨平衡的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们此前发现,KLF4 是一种在成人前列腺干细胞中高表达的基因,可阻止惰性上皮内前列腺病变进展为侵袭性且快速生长的肿瘤。为检验 KLF4 的这种抗癌效应是否也能预防前列腺癌引起的骨损伤,我们利用 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑在人类 PC3 前列腺癌细胞中敲除 KLF4,并将其行为与转导了 DOX 诱导型 KLF4 表达系统的 null 细胞进行比较。KLF4 的重新表达以剂量依赖的方式抑制了 PC3 null 细胞在单层培养中的生长以及软琼脂中集落的生长。当注射到小鼠股骨内时,PC3 null 细胞快速增殖,形成非常大、具侵袭性且溶骨的肿瘤。在 PC3 null 细胞股骨内接种后立即诱导 KLF4 表达,可阻止肿瘤发展,同时保留

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE117965

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 08 201,引用时请注意版本时效。

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

我们此前发现,KLF4——一种在成人前列腺干细胞中高表达的基因——能够阻止惰性上皮内前列腺病变进展为侵袭性强、生长迅速的肿瘤。为检验KLF4的这种抗癌效应是否也能预防前列腺癌所致的骨损伤,我们利用CRISPR/Cas9介导的基因组编辑技术在人PC3前列腺癌细胞中敲除KLF4,并将其行为与转导了DOX诱导型KLF4表达系统的null细胞进行比较。KLF4的重新表达以剂量依赖的方式抑制了PC3 null细胞在单层培养中的生长以及软琼脂中集落的形成。当注射入小鼠股骨后,PC3 null细胞迅速增殖,形成体积巨大、具有侵袭性且呈溶骨性的肿瘤。在PC3 null细胞股骨内接种后立即诱导KLF4表达,可阻止肿瘤的发生,同时保持正常的骨结构。在已形成的PC3骨肿瘤中重新表达KLF4,可抑制PC3 null细胞的溶骨效应,防止骨折,并诱导显著的成骨反应,出现新骨形成区域。

对无KLF4表达或高表达KLF4的PC3细胞进行转录组分析,分别揭示了依赖于KLF4的溶骨性或成骨性转录程序。重要的是,这些依赖于KLF4的功能与患者中的转移性前列腺癌显著重叠。

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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