KIF1A通过调控OGT介导的O-GlcNAcylation促进前列腺癌神经内分泌分化

该数据集来自NCBI GEO,包含前列腺癌中KIF1A通过调控OGT介导的O-GlcNAcylation促进神经内分泌分化的研究数据

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基因组分类GPL246769606
GSE266283: KIF1A promotes neuroendocrine differentiation in prostate cancer by regulating the OGT-mediated O-GlcNAcylation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

KIF1A通过调控OGT介导的O-GlcNAcylation促进前列腺癌神经内分泌分化

KIF1A promotes neuroendocrine differentiation in prostate cancer by regulating the OGT-mediated O-GlcNAcylation

该数据集来自NCBI GEO,包含前列腺癌中KIF1A通过调控OGT介导的O-GlcNAcylation促进神经内分泌分化的研究数据。数据为高通量测序表达谱,涉及9606人源样本,平台为GPL24676,共1个文件。可用于分析神经内分泌肿瘤与非神经内分泌肿瘤的mRNA丰度差异,识别NEPC潜在驱动基因,并支持KIF1A在神经内分泌分化中作用的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:治疗相关神经内分泌前列腺癌(t-NEPC)是前列腺癌(PCa)中一种高度侵袭性的形式。理解驱动t-NEPC的分子机制可能提供有价值的治疗策略。方法:我们使用整合数据集对神经内分泌肿瘤(NET)和非NET进行泛癌差异mRNA丰度分析,以识别NEPC中的潜在驱动基因。在前列腺癌细胞系和小鼠皮下异种移植瘤中进行功能获得和功能缺失研究,以表征驱动蛋白样蛋白(KIF1A)在神经内分泌(NE)分化中的作用。进行Western blot、qRT-PCR、免疫沉淀(IP)、核质蛋白提取、CO-IP和免疫荧光以研究KIF1A对OGT的调控。结果:我们发现KIF1A过表达与NE分化高度相关。NE分化

【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=GSE266283

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 23 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

背景:治疗相关神经内分泌前列腺癌(t-NEPC)是一种高度侵袭性的前列腺癌(PCa)类型。了解驱动t-NEPC的分子机制可能为治疗策略提供有价值的思路。方法:我们利用整合数据集对神经内分泌肿瘤(NET)和非神经内分泌肿瘤进行了泛癌mRNA丰度差异分析,以识别NEPC中的潜在驱动基因。在前列腺癌细胞系和小鼠皮下异种移植瘤中进行了功能获得和功能缺失研究,以表征驱动蛋白样蛋白(KIF1A)在神经内分泌(NE)分化中的作用。采用Western blot、qRT-PCR、免疫沉淀(IP)、核质蛋白提取、CO-IP和免疫荧光等方法研究KIF1A对OGT的调控。结果:我们发现KIF1A过表达与NE分化高度相关。前列腺癌中的NE分化特征,包括NE标志基因表达、干性和EMT,在KIF1A敲低后受损,在KIF1A过表达后增强。靶向KIF1A在体外和体内均抑制了NE分化的前列腺癌细胞的生长。

在机制上,KIF1A与OGT结合并调控其蛋白表达和O-连接的N-乙酰氨基葡萄糖转移酶活性。KIF1A升高所诱导的OGT核转位抑制了细胞质中OGT经泛素-蛋白酶体途径的降解,并促进了β-catenin和OCT4的核内O-GlcNAc糖基化。更重要的是,我们的数据表明,OGT对KIF1A诱导的NE分化和侵袭性生长至关重要。结论:KIF1A通过塑造PCa中OGT的O-GlcNAc糖基化促进NE分化。靶向KIF1A-OGT可能阻碍KIF1A表达升高的一组PCa患者中NEPC的发展。

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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