GSE185910:内含子环状RNA hsa_circ_0092339通过hsa-mir-940/C-MYC轴作为去势抵抗性前列腺癌的分子海绵
该数据集来自NCBI GEO,包含去势抵抗性与激素敏感性前列腺癌细胞系基因芯片测序数据,用于识别差异表达的环状RNA。研究聚焦内含子环状RNA hsa_circ_0092339,发现其在去势抵抗性前列腺癌细胞系中高表达且定位于细胞核,通过RIP和RNA pull-down实验揭示其以分子海绵方式经h

基本信息
资源简介
GSE185910:内含子环状RNA hsa_circ_0092339通过hsa-mir-940/C-MYC轴作为去势抵抗性前列腺癌的分子海绵
Intronic Circular RNA hsa_circ_0092339 Plays as Molecular Sponge in Castration-resistance Prostate Cancer by hsa-mir-940/C-MYC Axis
该数据集来自NCBI GEO,包含去势抵抗性与激素敏感性前列腺癌细胞系基因芯片测序数据,用于识别差异表达的环状RNA。研究聚焦内含子环状RNA hsa_circ_0092339,发现其在去势抵抗性前列腺癌细胞系中高表达且定位于细胞核,通过RIP和RNA pull-down实验揭示其以分子海绵方式经hsa-mir-940/C-MYC轴发挥作用。数据可用于环状RNA表达谱分析及去势抵抗性前列腺癌分子机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):通常,只有外显子环状RNA被认为发挥分子海绵作用,而内含子环状RNA的主要功能是调控其亲本基因的表达。我们旨在探究内含子环状RNA在去势抵抗性前列腺癌中是否也能作为分子海绵发挥作用。对去势抵抗性和激素敏感性前列腺癌细胞系进行基因芯片测序,以识别差异表达的环状RNA。我们通过高通量RNA测序证明,位于细胞核内的内含子环状RNA hsa_circ_0092339在去势抵抗性前列腺癌(CRPC)细胞系中高表达。通过敲低hsa_circ_0092339,我们发现该内含子环状RNA并不调控其亲本基因的表达。通过RIP和RNA pull-down实验,我们进一步发现hsa_circ_0092339通过ac
【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:GPL24676、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=GSE185910
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 01 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
通常认为,仅外显子环状RNA可作为分子海绵发挥作用,而内含子环状RNA的主要功能是调控其亲本基因的表达。本研究旨在探究内含子环状RNA在去势抵抗性前列腺癌中是否也能作为分子海绵发挥作用。我们对去势抵抗性和激素敏感性前列腺癌细胞系进行基因芯片测序,以鉴定差异表达的环状RNA。通过高通量RNA测序,我们证实定位于细胞核的内含子环状RNA hsa_circ_0092339在去势抵抗性前列腺癌(CRPC)细胞系中高表达。通过敲低hsa_circ_0092339,我们发现该内含子环状RNA并不调控其亲本基因的表达。进一步通过RIP和RNA pull-down实验,我们发现hsa_circ_0092339通过作为分子海绵来实现其功能。hsa_circ_0092339通过吸附hsa-mir-940并阻止其从细胞核进入细胞质,从而防止C-MYC降解。hsa-mir-940与C-MYC的结合通过双荧光素酶实验得到证实。
此外,我们还证明了该轴在CRPC异种移植模型中同样有效。动物实验验证了该通路在组织中的有效性。
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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