PCSK9 通过促进瘤内胆固醇积累和增强免疫抑制性肿瘤微环境推动前列腺癌
数据揭示 PCSK9 过表达与血管生成相关基因、核受体信号组分及免疫调节通路的表达升高相关,可用于研究 PCSK9 在前列腺癌进展、瘤内胆固醇积累及免疫抑制性肿瘤微环境中的转录组效应

基本信息
资源简介
PCSK9 通过促进瘤内胆固醇积累和增强免疫抑制性肿瘤微环境推动前列腺癌
PCSK9 promotes prostate cancer via facilitating intratumoral cholesterol accumulation and enhancing immunosuppressive tumor microenvironment
该数据集来自 NCBI GEO(GSE294071),对在未去势条件下生长的 LNCaP 异种移植瘤进行 RNA 测序,比较过表达 PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H 与空载体(EV)的肿瘤转录组。数据揭示 PCSK9 过表达与血管生成相关基因、核受体信号组分及免疫调节通路的表达升高相关,可用于研究 PCSK9 在前列腺癌进展、瘤内胆固醇积累及免疫抑制性肿瘤微环境中的转录组效应。数据集含 1 个文件,主题标签涉及高通量测序表达谱分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型(PCSK9)通过增强瘤内胆固醇积累和调节肿瘤免疫微环境,促进前列腺癌(PC)进展。为在体内研究 PCSK9 的转录组效应,我们对在完整(未去势)条件下生长的 LNCaP 异种移植瘤进行了 RNA 测序,比较过表达 PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H 或空载体(EV)的肿瘤。这些转录组数据表明,PCSK9 过表达与血管生成相关基因、核受体信号组分和免疫调节通路的表达增加相关。虽然体内功能研究进一步表明 PCSK9 在完整和去势条件下均促进 LNCaP 肿瘤生长,但此处呈现的 RNA-seq 数据集具体捕获的是完整条件下肿瘤的转录景观。
【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=GSE294071
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 30 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9型(PCSK9)通过促进肿瘤内胆固醇蓄积和调节肿瘤免疫微环境,推动前列腺癌(PC)进展。为在体内研究PCSK9的转录组效应,我们对在完整(非去势)条件下生长的LNCaP异种移植瘤进行了RNA测序,比较了过表达PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H或空载体(EV)的肿瘤。这些转录组数据显示,PCSK9过表达与血管生成相关基因、核受体信号组分及免疫调节通路的表达增加相关。虽然体内功能研究进一步表明,PCSK9在完整和去势条件下均促进LNCaP肿瘤生长,但此处呈现的RNA-seq数据集仅捕获了完整条件下肿瘤的转录图谱。除异种移植模型外,我们还证明PCSK9在原发、转移和去势抵抗性PC(CRPC)以及PC的Pten缺失小鼠模型中均上调。
在TRAMP小鼠中,抑制或敲除PCSK9可减少瘤内胆固醇、抑制肿瘤进展、延迟CRPC发生,并增加CD8+ T细胞浸润。转录组分析鉴定出一个由PCSK9调控的15基因免疫相关特征(Sig15IM),其中ABI3和CORO1A在多个前列腺癌及泛癌数据集中与免疫检查点表现出强共表达。这些发现揭示了PCSK9驱动的转录程序如何促进前列腺癌中的胆固醇代谢和免疫抑制,并突出PCSK9作为缓解雄激素剥夺治疗(ADT)耐药的治疗性共靶点。
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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