GSE293083:CTHRC1促进前列腺癌骨转移

该数据集来自NCBI GEO,标题为CTHRC1促进前列腺癌骨转移,包含1个文件GSE293083_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据

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基因组预测GPL246769606
GSE293083: CTHRC1 promotes bone metastasis in prostate cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE293083:CTHRC1促进前列腺癌骨转移

CTHRC1 promotes bone metastasis in prostate cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为CTHRC1促进前列腺癌骨转移,包含1个文件GSE293083_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据。源站描述指出研究通过整合全基因组数据与临床样本分析,鉴定CTHRC1为调控前列腺癌骨转移的候选基因,并在体外和体内实验中验证其敲低抑制细胞迁移、黏附及骨微环境中的转移生长,同时促进破骨细胞分化。数据可用于前列腺癌骨转移相关分子机制研究与预后标志物探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌导致高频率的骨转移。本研究的目的是利用整合的全基因组数据,鉴定调控前列腺癌骨转移的分子,作为前列腺癌潜在的治療和/或预后靶点。基于前列腺癌细胞系的生物学特征和临床样本的整合大数据分析,我们鉴定CTHRC1为调控前列腺癌骨转移的候选基因。在体外和体内,CTHRC1的敲低抑制了细胞迁移和细胞黏附,但不抑制细胞增殖。在小鼠胫骨异种移植模型中,CTHRC1敲低显著抑制了前列腺癌细胞在骨微环境中的转移性生长。CTHRC1还在体外促进破骨细胞分化。对343例人前列腺癌活检样本的分析显示,CTHRC1表达呈阳性

【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=GSE293083

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 24 202,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=GSE293083

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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

前列腺癌导致骨转移的发生率很高。本研究的目的是利用整合的全基因组数据,识别调控前列腺癌骨转移的分子,作为前列腺癌潜在的治疗和/或预后靶点。基于前列腺癌细胞系的生物学特征和临床样本的整合大数据分析,我们确定CTHRC1是调控前列腺癌骨转移的候选基因。在体外和体内实验中,CTHRC1的敲低抑制了细胞迁移和细胞黏附,但不影响细胞增殖。在小鼠胫骨异种移植模型中,CTHRC1敲低显著抑制了前列腺癌细胞在骨微环境中的转移性生长。CTHRC1还在体外促进破骨细胞分化。对343例人类前列腺癌活检样本的分析显示,CTHRC1表达与骨转移呈正相关,表明CTHRC1可能是骨转移的有用预测标志物。我们的发现阐明了CTHRC1的临床相关性,并证明CTHRC1在前列腺癌骨转移中发挥重要作用。

CTHRC1可能有助于预测前列腺癌骨转移,并可能促进预防和治疗转移新方法的开发。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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