Cabozantinib与IL-27联合治疗骨转移性前列腺癌数据集

数据可用于研究化疗药物Cabozantinib与免疫治疗IL-27联合应用对骨转移性前列腺癌的转录组影响,探索联合治疗的免疫启动效应及促骨生成作用,为前列腺癌骨转移的治疗策略提供表达谱层面的参考(来源 NCBI)

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基因组分类GPL2424710090
GSE241862: Cabozantinib and IL-27 Combinatorial Therapy for Bone-Metastatic Prostate Cancer

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

Cabozantinib与IL-27联合治疗骨转移性前列腺癌数据集

Cabozantinib and IL-27 Combinatorial Therapy for Bone-Metastatic Prostate Cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为Cabozantinib与IL-27联合治疗骨转移性前列腺癌,包含1个文件(GSE241862_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090)。数据可用于研究化疗药物Cabozantinib与免疫治疗IL-27联合应用对骨转移性前列腺癌的转录组影响,探索联合治疗的免疫启动效应及促骨生成作用,为前列腺癌骨转移的治疗策略提供表达谱层面的参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌是美国男性癌症相关死亡的第二大原因。前列腺肿瘤细胞对骨骼表现出显著的趋向性,一旦发生转移,生存率显著下降。目前的治疗方案无法治愈,侧重于症状管理。免疫疗法正迅速成为包括前列腺癌在内的多种癌症的潜在治疗选择,然而患者反应的变异性仍是一个问题。化疗药物如cabozantinib可以具有免疫启动效应,使肿瘤对免疫疗法敏感。此外,在这种情况下可以使用较低剂量的化疗,从而减少患者的副作用。我们假设化疗(cabozantinib)和免疫疗法(白细胞介素-27(IL-27))的组合可用于治疗骨转移性前列腺癌并发挥促骨生成作用。IL-27是一种多功

【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:GPL24247、10090。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=GSE241862

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 09 202,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

前列腺癌是美国男性癌症相关死亡的第二大原因。前列腺肿瘤细胞对骨骼表现出显著的趋向性,一旦发生转移,生存率会显著下降。目前的治疗方案无法治愈,主要侧重于症状管理。免疫疗法正迅速成为包括前列腺癌在内的多种癌症的潜在治疗选择,然而,患者反应的差异性仍然是一个令人担忧的问题。化疗药物,如卡博替尼,可以产生免疫启动效应,使肿瘤对免疫疗法敏感。此外,在这种情况下可以使用较低剂量的化疗,从而减少患者的副作用。我们假设化疗(卡博替尼)和免疫疗法(白细胞介素-27(IL-27))的联合应用可用于治疗骨转移性前列腺癌并发挥促骨生成作用。IL-27是一种多功能细胞因子,可促进免疫细胞向肿瘤的募集,同时促进骨修复。为了验证这一假设,进行了体内实验,将同基因C57BL/6J小鼠经胫骨内植入能够在骨中形成肿瘤的TRAMP-C2ras-Luc细胞。

免疫治疗以肌肉内基因治疗的形式进行,递送编码报告基因(Lucia)和/或治疗基因(IL-27)的质粒DNA。采用声孔效应辅助基因递送。免疫治疗后,动物通过口服灌胃接受卡博替尼或载体对照。使用生物发光成像随时间监测肿瘤大小。联合治疗抑制了肿瘤生长并提高了生存率。此外,使用RNA测序研究相关机制。微计算机断层扫描和分化实验表明,联合治疗通过促进成骨细胞分化和抑制破骨细胞分化改善了骨质量。我们的结论是,诸如本研究所探讨的化学免疫治疗方法具有

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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