人前列腺癌细胞系PC3及CRISPR/Cas9靶向PAR1和PAR-2敲除PC3细胞的基因表达数据

该数据集来自NCBI GEO,包含人前列腺癌细胞系PC3及经CRISPR/Cas9靶向敲除PAR1、PAR-2的PC3细胞的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台GPL15207,物种为9606(人)

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL152079606
GSE211813: Gene expression data from human prostate cancer cell line PC3 and PAR1 and PAR-2-knockout PC3 cells generated using CRISPR/Cas9 targeting

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

人前列腺癌细胞系PC3及CRISPR/Cas9靶向PAR1和PAR-2敲除PC3细胞的基因表达数据

Gene expression data from human prostate cancer cell line PC3 and PAR1 and PAR-2-knockout PC3 cells generated using CRISPR/Cas9 targeting

该数据集来自NCBI GEO,包含人前列腺癌细胞系PC3及经CRISPR/Cas9靶向敲除PAR1、PAR-2的PC3细胞的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台GPL15207,物种为9606(人)。研究背景为PC3细胞分泌蛋白酶切割并激活PAR1和PAR2,通过比较敲除细胞与野生型PC3细胞的基因表达,可分析该自分泌信号环路的基因调控作用。数据可用于前列腺癌中PAR1/PAR2相关信号通路研究及差异表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们发现PC3细胞分泌蛋白酶,这些蛋白酶切割并激活PAR1和PAR2。为了理解这一自分泌信号环路对基因的调控,我们将PAR1和PAR2敲除细胞的基因表达与野生型PC3细胞的基因表达进行了比较。

【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:Expression profiling by array、GPL15207、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=GSE211813

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,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

我们发现PC3细胞分泌可切割并激活PAR1和PAR2的蛋白酶。为了理解这一自分泌信号环路对基因表达的调控,我们将PAR1和PAR2敲除细胞的基因表达与野生型PC3细胞的基因表达进行了比较。蛋白酶激活受体(PARs)是一类G蛋白偶联受体(GPCRs),通过有限的N端蛋白水解作用被激活。来源于凝血级联和炎症微环境的各种蛋白水解酶可激活PARs,然而在不同生理和病理生理背景下的特异性激活因子仍知之甚少。PARs在许多癌细胞中高表达,并调控肿瘤生长和转移的多个方面。然而,在各种肿瘤环境中调控PARs的内源性蛋白酶仍未明确。尽管早期检测和临床干预取得了进展,前列腺癌(PCa)仍是男性死亡的主要原因。已有报道PCa中存在PAR表达,但其在此中的作用仍不明确。在雄激素非依赖性PC3细胞中,我们发现PAR1和PAR2的功能性表达,但未发现PAR4的功能性表达。

利用基因编码的PAR裂解生物传感器,我们发现PCa细胞分泌蛋白水解酶,裂解PARs并触发自分泌信号传导。采用CRISPR/Cas9技术敲除PAR1和PAR2,并结合微阵列分析,揭示了受该自分泌信号机制差异调控的基因。有趣的是,一些已知的PCa预后因素或生物标志物基因在PAR1-KO和PAR2-KO PC3细胞中呈现差异表达。我们还利用PAR1和PAR2-KO PC3细胞,以及PAR1和PAR2特异性激动剂和拮抗剂,考察了PAR1和PAR2对PCa细胞增殖和迁移的调控作用。我们发现PAR1和PAR2对PC3细胞增殖和迁移具有相反的作用。总之,我们鉴定出一种通过PARs调控PCa细胞功能的自分泌信号机制。

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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