Lipin-1抑制改变去势抵抗性前列腺癌细胞的转录组与脂质组

该数据集来自 NCBI GEO(GSE247919),围绕 Lipin-1(LPIN1)基因抑制对去势抵抗性前列腺癌细胞的影响展开

geo
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基因组分类GPL301739606
GSE247919: Lipin-1 inhibition alters the transcriptome and lipidome of castration-resistant prostate cancer cells

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

Lipin-1抑制改变去势抵抗性前列腺癌细胞的转录组与脂质组

Lipin-1 inhibition alters the transcriptome and lipidome of castration-resistant prostate cancer cells

该数据集来自 NCBI GEO(GSE247919),围绕 Lipin-1(LPIN1)基因抑制对去势抵抗性前列腺癌细胞的影响展开。研究在 PC-3 细胞中对 LPIN1 进行遗传抑制,并开展 RNA 测序与定性 LC-MS/MS 分析,获得转录组与脂质组数据。数据可用于考察 Lipin-1 在前列腺癌细胞功能中的作用,比较基因敲低后的表达谱与脂质谱变化,为相关机制研究与候选标志物探索提供基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):lipin 家族由三个成员(lipin-1、lipin-2 和 lipin-3)组成,均为磷脂酸磷酸酶。Lipin 通过将磷脂酸转化为二酰甘油来促进脂质合成与重塑。Lipin-1 和 lipin-2 还是过氧化物酶体增殖物激活受体(PPARs)的转录共调控因子。我们此前的研究显示,lipin-1 在众多前列腺癌细胞系中表达存在差异,且代表晚期前列腺癌的细胞中 lipin-1 表达更高。然而,lipin-1 在前列腺癌细胞生长中的作用尚未被完全理解。本研究通过在 LPIN1(lipin-1 基因)被遗传抑制的 PC-3 细胞中进行 RNA 测序和定性 LC-MS/MS 分析,探讨了 lipin-1 在前列腺癌细胞功能中的作用。对 LPIN1 敲低 PC-3 细胞的转录组与脂质组分析表明

【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:GPL30173、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=GSE247919

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 17 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

脂蛋白家族由三个成员(lipin-1、lipin-2和lipin-3)组成,它们均为磷脂酸磷酸酶。脂蛋白通过将磷脂酸转化为二酰甘油来促进脂质合成与重塑。lipin-1和lipin-2还是过氧化物酶体增殖物激活受体(PPARs)的转录共调节因子。我们先前的研究显示,lipin-1在多种前列腺癌细胞系中存在差异性表达,且代表晚期前列腺癌的细胞中lipin-1表达更高。然而,lipin-1在前列腺癌细胞生长中的作用尚未完全明确。本研究通过在遗传学上抑制lipin-1基因(LPIN1)的PC-3细胞中进行RNA测序和定性LC-MS/MS分析,探讨了lipin-1在前列腺癌细胞功能中的作用。对LPIN1敲低PC-3细胞的转录组学和脂质组学分析显示,众多基因的表达以及若干脂质的峰强度发生了改变。这些基因和脂质与介导黏着斑、甘油磷脂代谢(GM)和PPAR信号通路的途径相一致。

此外,用姜黄素(一种被认为的lipin抑制剂)处理PC-3细胞后,lipin-1和lipin-3的表达降低,而对lipin-2的表达没有影响。对前列腺癌患者的生物信息学分析显示,LPIN3 mRNA表达与较高的Gleason评分(8-10)之间存在相关性。这些数据展示了新的发现,即lipin-1介导去势抵抗性前列腺癌细胞的脂质组,并鉴定了除GM和PPAR之外其调控的若干途径。此外,这些数据提示姜黄素可用于治疗过表达lipin-3的晚期前列腺癌。

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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