PRJNA1247991:PCSK9促进前列腺癌的瘤内胆固醇积累与免疫抑制微环境

该数据集来自 NCBI,包含 LNCaP 异种移植瘤在未去势条件下过表达 PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H 或空载体后的 RNA 测序转录组数据

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时间序列回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1247991: PCSK9 promotes prostate cancer via facilitating intratumoral cholesterol accumulation and enhancing immunosuppressive tumor microenvironment

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA1247991:PCSK9促进前列腺癌的瘤内胆固醇积累与免疫抑制微环境

该数据集来自 NCBI,包含 LNCaP 异种移植瘤在未去势条件下过表达 PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H 或空载体后的 RNA 测序转录组数据。数据覆盖 PCSK9 过表达相关的血管生成基因、核受体信号组分及免疫调节通路表达变化,可用于分析 PCSK9 在前列腺癌进展中的转录效应及肿瘤免疫微环境调控机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【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。为研究PCSK9的体内转录组效应,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表达增加相关。虽然体内功能研究进一步显示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数据集具体捕获了肿瘤在完整条件下的转录景观。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1247991

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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可降低瘤内胆固醇、抑制肿瘤进展、延缓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呈现强共表达。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作为减轻雄激素剥夺治疗(ADT)耐药的治疗性协同靶点。总体设计:对过表达PCSK9-WT、PCSK9-D374Y、PCSK9-Q152H或空载体(EV)的LNCaP前列腺癌细胞来源的异种移植瘤进行RNA-seq分析。每组包含3个生物学重复。肿瘤皮下植入

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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