GSE312077:破坏SCD活性通过调节细胞应激、mTOR信号和DNA损伤抑制前列腺癌骨进展
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE312077_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/前列腺癌,采用高通量测序进行表达谱分析

基本信息
资源简介
GSE312077:破坏SCD活性通过调节细胞应激、mTOR信号和DNA损伤抑制前列腺癌骨进展
Disrupting SCD acitivty supresses prostate cancer progression in bone through modulating cellular stress, mTOR signaling and DNA damage
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE312077_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/前列腺癌,采用高通量测序进行表达谱分析。研究聚焦于转移性前列腺癌在富含脂肪细胞的骨髓中的进展机制,涉及SCD(硬脂酰辅酶A去饱和酶)对细胞应激、mTOR信号和DNA损伤的调控。数据可用于探索SCD在氧化还原调节和DNA修复敏感性中的作用,以及SCD抑制联合DNA修复通路靶向治疗的潜在价值(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):转移性前列腺癌(PCa)在富含脂肪细胞的骨髓中进展的机制仍不清楚。我们假设硬脂酰辅酶A去饱和酶(SCD)通过调节应激反应和调控脂质过氧化来促进PCa在骨中的存活。我们发现SCD高表达的PCa细胞对SCD缺失敏感,表现为球体变小、mTOR信号降低和ER应激升高。SCD表达进一步被脂肪细胞增强,且仅在脂肪细胞暴露时,SCD缺失诱导DNA损伤和修复激活。在体内,药理学SCD抑制减小肿瘤大小,并在SCD过表达的骨肿瘤中增加ER应激和DNA损伤。这些发现表明SCD在氧化还原调节和DNA修复敏感性中发挥作用,具有靶向DNA修复通路联合SCD抑制的治疗潜力。
【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=GSE312077
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 11 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312077
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
支持转移性前列腺癌(PCa)在富含脂肪细胞的骨髓中进展的机制仍不清楚。我们假设硬脂酰辅酶A去饱和酶(SCD)通过调节应激反应和调控脂质过氧化来促进PCa在骨中的存活。我们发现SCD高表达的PCa细胞对SCD缺失敏感,表现为球体变小、mTOR信号减弱和ER应激升高。SCD表达进一步被脂肪细胞增强,且仅在脂肪细胞暴露的情况下,SCD缺失才诱导DNA损伤和修复激活。在体内,药理学抑制SCD可减小肿瘤体积,并在SCD过表达的骨肿瘤中增加ER应激和DNA损伤。这些发现表明SCD在氧化还原调节和DNA修复敏感性中发挥作用,具有靶向DNA修复通路联合SCD抑制的治疗潜力。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




