GSE277727:PROX1 是前列腺癌 AR 通路缺失与谱系可塑性的早期驱动因子

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 PROX1 是前列腺癌 AR 通路缺失与谱系可塑性的早期驱动因子,属于肿瘤/前列腺癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606

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基因组分类GPL246769606
GSE277727: PROX1 is an Early Driver of AR Pathway Loss and Lineage Plasticity in Prostate Cancer

基本信息

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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

GSE277727:PROX1 是前列腺癌 AR 通路缺失与谱系可塑性的早期驱动因子

PROX1 is an Early Driver of AR Pathway Loss and Lineage Plasticity in Prostate Cancer

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 PROX1 是前列腺癌 AR 通路缺失与谱系可塑性的早期驱动因子,属于肿瘤/前列腺癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606。数据整合转移性去势抵抗性前列腺癌患者肿瘤、患者来源异种移植与细胞模型,发现 PROX1 在谱系可塑性连续谱早期上调,尤其在 AR 活性低的肿瘤中,并在双阴性前列腺癌与神经内分泌前列腺癌中逐步升高。文件数量为 1,样例为 GSE277727_series_matrix.txt.gz,可用于研究前列腺癌谱系可塑性与 AR 通路缺失相关表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌中的谱系可塑性现已被认为是致死性的关键决定因素。它代表一个连续谱,从 AR 活性低的肿瘤,到不表达神经内分泌前列腺癌(NEPC)程序的 AR 缺失肿瘤——称为双阴性前列腺癌(DNPC)——以及完全 AR 缺失的 NEPC 肿瘤。尽管其重要性,谱系可塑性过程中早期上调的因子尚未被确定。识别此类因子对于检测正在发生谱系可塑性或存在发生风险的肿瘤至关重要。通过对转移性去势抵抗性前列腺癌患者肿瘤、患者来源异种移植和细胞模型进行整合基因组分析,我们发现 PROX1 在谱系可塑性连续谱早期上调,尤其在 AR 活性低的肿瘤中,并在 DNPC 和 NEPC 肿瘤中逐步增加。我们的 fun

【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=GSE277727

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE277727

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

前列腺癌中的谱系可塑性现已被认为是致死性的关键决定因素。它代表一个连续谱,从AR活性低的肿瘤到不表达神经内分泌前列腺癌(NEPC)程序的AR缺失肿瘤——称为双阴性前列腺癌(DNPC)——以及完全AR缺失的NEPC肿瘤。尽管其重要性,谱系可塑性过程中早期上调的因素尚未被确定。识别这些因素对于检测正在经历谱系可塑性或有发展风险的肿瘤至关重要。通过对转移性去势抵抗性前列腺癌患者肿瘤、患者来源的异种移植和细胞模型进行整合基因组分析,我们发现PROX1在谱系可塑性连续谱中早期上调,特别是在AR活性低的肿瘤中,并在DNPC和NEPC肿瘤中逐渐增加。我们的功能研究表明,PROX1在NEPC中发挥关键作用,因为使用慢病毒shRNA敲低(KD)它可减少神经内分泌表型,降低细胞增殖,并增加细胞凋亡。

在本数据集中,我们提供了NEPC细胞(NCI-H660)中PROX1敲低后的RNA-seq数据,揭示了PROX1抑制所改变的关键通路。这些发现表明,PROX1是NEPC治疗中一个有前景的靶点。

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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