前列腺癌中雄激素受体与血清反应因子通路相互作用组可成药靶点识别
源站描述指出,研究旨在阐明 AR 与 SRF 信号通路间串扰的分子介导者,并识别其共同相互作用因子,以寻找前列腺癌中的可成药靶点

基本信息
资源简介
前列腺癌中雄激素受体与血清反应因子通路相互作用组可成药靶点识别
Identification of druggable targets from the interactome of the Androgen Receptor and Serum Response Factor pathways in prostate cancer
该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/前列腺癌领域,主题涉及 Immunoprecipitation、Enzalutamide、androgen receptor、serum response factor、affinity purification mass spectrometry、castrate resistance 与 Interactome。源站描述指出,研究旨在阐明 AR 与 SRF 信号通路间串扰的分子介导者,并识别其共同相互作用因子,以寻找前列腺癌中的可成药靶点。数据可用于分析 AR/SRF 相互作用网络、耐药机制及潜在靶点发现(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:雄激素受体(AR)通路在驱动前列腺癌(PCa)进展至晚期状态中至关重要。尽管引入了第二代 AR 拮抗剂,如 enzalutamide,但大多数患者仍会产生耐药性。已发现多种耐药机制,包括 AR 通路的组成性激活、AR 剪接变体的出现以及其他信号通路的影响。血清反应因子(SRF)此前被鉴定为可能参与耐药并参与与 AR 信号通路串扰的因子。PCa 患者中 SRF 水平升高与疾病进展和 enzalutamide 耐药相关。然而,SRF 与 AR 之间串扰的分子介导者仍需阐明。本研究的目的是鉴定 AR/SRF 串扰的共同相互作用因子作为
【主题与分类】
主题标签:Immunoprecipitation、Enzalutamide、androgen receptor、serum response factor、Prostate cancer、affinity purification mass spectrometry、castrate resistance、Interactome。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%3A3d4f3fde969b857c9cf71a04caa25059a520b2c3db771aacf984a9513c8313c0
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:雄激素受体(AR)通路在驱动前列腺癌(PCa)向晚期进展中起着至关重要的作用。尽管引入了第二代AR拮抗剂,如恩杂鲁胺,但大多数患者仍会产生耐药性。已发现多种耐药机制,包括AR通路的组成性激活、AR剪接变体的出现以及其他信号通路的影响。血清反应因子(SRF)此前被鉴定为可能参与耐药性的因子,与AR信号通路存在交互作用。PCa患者中SRF水平升高与疾病进展和恩杂鲁胺耐药相关。然而,SRF与AR之间交互作用的分子介质仍有待阐明。本研究的目的是鉴定AR/SRF交互作用的共同相互作用因子,作为治疗靶点。
方法:在此,我们采用了免疫亲和纯化质谱(MS)技术,继… 共免疫沉淀实验 在细胞裂解前,通过向20微升A/G蛋白珠(Pierce)和300微升PBS(Gibco)中加入2微克SRF(Novus, Biotechne)、AR(Santa Cruz, 加利福尼亚,美国)、Ms IgG或Rb IgG抗体制备抗体溶液。将珠子/抗体混合物置于4°C旋转器上孵育1小时。孵育后,用冰冷的裂解缓冲液洗涤混合物3次。用500微升裂解缓冲液(含500微升1% Triton x100、1毫升20mM Tris-HCl pH7.5、1.5毫升150mM NaCl和50微升1mM MgCl2)刮取细胞,并于冰上孵育10分钟。向珠子/抗体混合物中加入1毫克蛋白质,于4°C旋转器上孵育1小时。样品用冰冷裂解缓冲液洗涤3次。肽段洗脱与消化 共免疫沉淀后,每个样品中的肽段通过加入60微升冰冷洗脱缓冲液I(含0.012克尿素、50微升1M Tris-HCl pH7.5)和5微克/毫升胰蛋白酶(Promega,序列级修饰)在室温下洗脱30分钟。随后,样品经离心…
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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