癌症相关成纤维细胞来源CCL11通过CDK5诱导上皮-间质转化促进前列腺癌恶性进展

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE337662系列文件,主题为癌症相关成纤维细胞来源的CCL11通过CDK5诱导上皮-间质转化促进前列腺癌恶性进展

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基因组分类GPL342849606
GSE337662: Cancer-Associated Fibroblast-Derived CCL11 Promotes Prostate Cancer Malignancy by Inducing Epithelial-Mesenchymal Transition via CDK5

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

癌症相关成纤维细胞来源CCL11通过CDK5诱导上皮-间质转化促进前列腺癌恶性进展

Cancer-Associated Fibroblast-Derived CCL11 Promotes Prostate Cancer Malignancy by Inducing Epithelial-Mesenchymal Transition via CDK5

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE337662系列文件,主题为癌症相关成纤维细胞来源的CCL11通过CDK5诱导上皮-间质转化促进前列腺癌恶性进展。研究利用CAFs条件培养基、重组人CCL11、siRNA及CDK5质粒或siRNA处理前列腺癌细胞系C42和22RV1,结合RNA-seq、TCGA数据库分析、Transwell、划痕愈合、流式细胞术和Western blot,评估CCL11对迁移、侵袭、凋亡及EMT通路的影响。数据可用于前列腺癌肿瘤微环境与CCL11/CDK5轴相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阐明C-C基序趋化因子配体11(CCL11)在癌症相关成纤维细胞(CAFs)介导的前列腺癌(PCa)进展中的关键作用及潜在机制。在本研究中,我们分析了数据集GSE85606,并使用ELISA和qRT-PCR验证了CCL11在CAFs中的上调,证明其与已建立的CAF生物标志物强相关。使用CAFs条件培养基、重组人CCL11、特异性siRNA以及CDK5质粒或siRNA在前列腺癌细胞系(C42和22RV1)中,我们研究了CCL11的功能作用。RNA-seq和TCGA数据库分析预测了CCL11的下游靶点(CDK5)。采用Transwell、划痕愈合和流式细胞术检测,以及Western blot,评估CCL11对迁移、侵袭、凋亡和上皮-间质转化(EMT)通路的影响。结果表明,CCL11主要由P

【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:GPL34284、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=GSE337662

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

阐明C-C基序趋化因子配体11(CCL11)在癌相关成纤维细胞(CAFs)介导的前列腺癌(PCa)进展中的关键作用及潜在机制。在本研究中,我们分析了数据集GSE85606,并通过ELISA和qRT-PCR验证了CCL11在CAFs中的上调,证明其与已确定的CAF生物标志物密切相关。利用CAFs条件培养基、重组人CCL11、特异性siRNA以及CDK5质粒或siRNA处理前列腺癌细胞系(C42和22RV1),我们探究了CCL11的功能作用。RNA-seq和TCGA数据库分析预测出CCL11的下游靶点(CDK5)。采用Transwell、伤口愈合和流式细胞术检测以及Western blot,评估CCL11对迁移、侵袭、凋亡和上皮-间质转化(EMT)通路的影响。结果表明,主要由前列腺癌来源的CAFs分泌的CCL11,主要通过调控CDK5表达,显著增强前列腺癌细胞的迁移和侵袭,抑制其凋亡,并激活EMT通路。总之,我们的研究结果表明,CAFs来源的CCL11可能成为前列腺癌的潜在治疗靶点。

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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