GSE160399:Rac1/Cdc42调节因子CdGAP通过调控上皮-间质转化、细胞周期进程和凋亡促进前列腺癌转移

数据围绕Rac1/Cdc42调节因子CdGAP在前列腺癌转移中的作用,涉及上皮-间质转化、细胞周期进程和凋亡等过程。可用于分析CdGAP表达与前列腺癌生化复发、骨转移的关联,以及比较不同转移潜能细胞系的基因表达差异(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL111549606
GSE160399: The Rac1/Cdc42 regulator CdGAP promotes prostate cancer metastasis by regulating epithelial-to-mesenchymal transition, cell cycle progression, and apoptosis

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

GSE160399:Rac1/Cdc42调节因子CdGAP通过调控上皮-间质转化、细胞周期进程和凋亡促进前列腺癌转移

The Rac1/Cdc42 regulator CdGAP promotes prostate cancer metastasis by regulating epithelial-to-mesenchymal transition, cell cycle progression, and apoptosis

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE160399_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序基因表达谱,物种为人(9606),平台为GPL11154。数据围绕Rac1/Cdc42调节因子CdGAP在前列腺癌转移中的作用,涉及上皮-间质转化、细胞周期进程和凋亡等过程。可用于分析CdGAP表达与前列腺癌生化复发、骨转移的关联,以及比较不同转移潜能细胞系的基因表达差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌(PCa)患者的高死亡率主要归因于转移,而转移可能与去势抵抗性前列腺癌相关。因此,理解控制转移过程的机制对于提高靶向治疗的成功率仍然至关重要。Rac1/Cdc42调节因子CdGAP(Cdc42 GTPase激活蛋白)已被认为参与癌症进展中的基本细胞过程。在此,我们证明CdGAP表达升高与PCa患者的早期生化复发(BCR)和骨转移相关。此外,对PCa数据集中CdGAP的基因表达分析显示,高CdGAP表达与早期BCR呈正相关。与雄激素受体阳性的LNCaP细胞系中CdGAP水平较低相比,具有高转移潜能的PC-3细胞中CdGAP蛋白和mRNA水平升高。敲低Cd

【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:GPL11154、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=GSE160399

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 29 202,引用时请注意版本时效。

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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

前列腺癌(PCa)患者的高死亡率主要归因于转移,而转移可能与去势抵抗性前列腺癌相关。因此,了解控制转移过程的机制对于提高靶向治疗的成功率仍然至关重要。Rac1/Cdc42调节因子CdGAP(Cdc42 GTP酶激活蛋白)已被认为参与癌症进展中的基本细胞过程。在此,我们证明CdGAP表达升高与前列腺癌患者的早期生化复发(BCR)和骨转移相关。此外,对前列腺癌数据集中CdGAP的基因表达分析显示,高CdGAP表达与早期BCR之间存在正相关。与雄激素受体阳性的LNCaP细胞系中CdGAP水平较低相比,高转移潜能的PC-3细胞中CdGAP蛋白和mRNA水平升高。在PC-3细胞中敲低CdGAP可降低细胞运动、侵袭、增殖和集落形成能力,同时诱导细胞凋亡增加。相反,在DU-145细胞中过表达CdGAP则增加细胞迁移和侵袭。

我们采用全局基因表达方法发现,CdGAP调控参与上皮-间质转化(EMT)、凋亡及细胞周期进程的相关基因表达。将CdGAP敲低的PC-3细胞皮下注射至小鼠体内,观察到肿瘤起始延迟及肿瘤生长减缓。原位前列腺注射CdGAP敲低的PC-3细胞减少了向肾脏、骨骼和睾丸的癌症转移。综上所述,这些发现支持CdGAP在前列腺肿瘤发生中具有促癌作用,并揭示CdGAP可作为前列腺癌治疗的新型生物标志物和潜在靶点。

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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