HOXD11驱动NMDAR信号激活与前列腺癌上皮神经内分泌转化
该数据集来自search.dataone.org,属于肿瘤/前列腺癌分类,聚焦前列腺癌腺癌向神经内分泌前列腺癌(NEPC)转化的谱系可塑性机制

基本信息
资源简介
HOXD11驱动NMDAR信号激活与前列腺癌上皮神经内分泌转化
HOXD11 drives NMDAR signaling activation and the neuroendocrine transition in prostate cancer epithelium
该数据集来自search.dataone.org,属于肿瘤/前列腺癌分类,聚焦前列腺癌腺癌向神经内分泌前列腺癌(NEPC)转化的谱系可塑性机制。数据基于TRAMP小鼠模型29,436个细胞的单细胞转录组分析,覆盖人类前列腺癌-NEPC演进的完整临床进程。研究识别出Hoxd11是腺癌-NEPC可塑性的关键转录驱动因子,其表达与调控活性在早期NEPC转化中显著上调;抑制Hoxd11可逆转谱系可塑性并延缓ADT诱导的神经内分泌分化。机制上HOXD11直接激活NMDAR信号通路。该数据可用于研究前列腺癌治疗抵抗、谱系转化及NMDAR信号相关机制(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌常对雄激素剥夺治疗(ADT)产生耐药性,其中腺癌-神经内分泌前列腺癌(NEPC)谱系可塑性是治疗失败的关键驱动因素,但其机制尚不清楚。在此,我们对来自小鼠前列腺转基因腺癌(TRAMP)的29,436个细胞进行单细胞转录组分析,该模型重现了人类前列腺癌-NEPC演进的完整临床进程,以剖析谱系转变背后的分子动力学。我们确定Hoxd11是腺癌-NEPC可塑性的关键转录驱动因子,其表达和调控活性在早期NEPC转化过程中显著上调。基因抑制Hoxd11可逆转谱系可塑性并延缓ADT诱导的神经内分泌分化。机制上,HOXD11直接激活NMDAR信号通路(通过GR
【主题与分类】
主题标签:NMDARs、HOXD11、single-cell RNA sequencing、neuroendocrine prostate cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A02a30cbf503200cfc3cb2fb85d1e4a9e61253789227d440a42a754c8d34f6385
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
前列腺癌常对雄激素剥夺治疗(ADT)产生耐药性,其中腺癌-神经内分泌前列腺癌(NEPC)谱系可塑性是治疗失败的关键驱动因素,但其机制尚不明确。本研究对来自小鼠前列腺转基因腺癌(TRAMP)的29,436个细胞进行单细胞转录组分析,该模型重现了人类前列腺癌-NEPC演进的完整临床进程,从而剖析谱系转变背后的分子动力学。我们鉴定出Hoxd11是腺癌-NEPC可塑性的关键转录驱动因子,其表达和调控活性在NEPC转化的早期阶段显著上调。基因抑制Hoxd11可逆转谱系可塑性并延缓ADT诱导的神经内分泌分化。机制上,HOXD11直接激活NMDAR信号通路(通过GRIN1/GRIN3A),该通路在NEPC中过度激活并与不良预后相关。药理学抑制…,测序方案:TRAMP和人类PCa组织的scRNA-seq:新鲜肿瘤标本在冰冷运输条件下保存于GEXSCOPE组织保存液中。
后续处理包括以下连续步骤:(1) 在Hanks平衡盐溶液中洗涤,(2) 使用GEXSCOPE组织解离液进行机械剪碎并结合酶消化,(3) 离心和重悬,随后(4) 使用GEXSCOPE红细胞裂解液去除红细胞。由此流程获得的单细胞悬液使用Chromium Single Cell Kit (10x Genomics)转化为带条形码的文库。最终文库使用10x Genomics Library Kits制备,并在Illumina NovaSeq 6000平台上进行双端150 bp (PE150)测序,严格遵循制造商方案。HEK-293T和LNCaP细胞的RNA-seq:按照制造商方案使用Trizol试剂从HEK-293T细胞中提取总RNA,随后进行纯
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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