PRJNA243266:PC-3来源细胞系跨内皮迁移或体内转移的表达谱

该数据集来自 NCBI,收录人 PC-3 前列腺癌细胞在体外跨内皮迁移及小鼠体内转移过程中分离的 6 个细胞亚群的基因表达谱,包括 TEM4-18 及其体内单次传代细胞系 GS672.Ug、GS683.LALN、JD1203.Lu,以及 PC-3 来源的两次体内传代细胞系 GS689.Li、GS69

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA243266: Expression profile of PC-3-derived cell lines from transendothelial migration or in vivo metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA243266:PC-3来源细胞系跨内皮迁移或体内转移的表达谱

该数据集来自 NCBI,收录人 PC-3 前列腺癌细胞在体外跨内皮迁移及小鼠体内转移过程中分离的 6 个细胞亚群的基因表达谱,包括 TEM4-18 及其体内单次传代细胞系 GS672.Ug、GS683.LALN、JD1203.Lu,以及 PC-3 来源的两次体内传代细胞系 GS689.Li、GS694.LAd。源站描述指出这些亚群跨内皮屏障效率更高、在转移定植模型中侵袭性更强,并进行了微阵列与 FACS 分析。数据可用于研究前列腺癌转移相关基因表达与细胞亚群分类(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转移定植涉及癌细胞在微血管中的滞留或黏附,以及这些细胞随后跨内皮迁移进入继发器官部位。为进一步研究这一过程,我们分析了人 PC-3 前列腺癌细胞的体外和体内迁移。我们分离了 6 个细胞亚群:TEM4-18 分离自 PC-3 细胞的体外跨内皮迁移;GS672.Ug、GS683.LALN 和 JD1203.Lu 是来自 TEM4-18 的体内单次传代细胞系;GS689.Li 和 GS694.LAd 是来自 PC-3 细胞的两次体内传代细胞系。所有亚群均比亲本 PC-3 细胞更有效地穿过内皮屏障,并在小鼠转移定植模型中更具侵袭性。对这些细胞的微阵列和 FACS 分析显示,许多先前与白细胞运输和癌细胞外渗相关的基因的表达

【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/PRJNA243266

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

转移性定植涉及癌细胞在微血管中的滞留或黏附,以及这些细胞随后穿过内皮迁移至继发性器官部位。为进一步研究这一过程,我们分析了人PC-3前列腺癌细胞在体外和体内的迁移情况。我们分离出6个细胞亚群:TEM4-18分离自PC-3细胞的体外跨内皮迁移;GS672.Ug、GS683.LALN和JD1203.Lu是来自TEM4-18的体内单次传代细胞系;GS689.Li和GS694.LAd是来自PC-3细胞的体内两次传代细胞系。在小鼠转移性定植模型中,所有亚群穿越内皮屏障的效率均高于亲本PC-3细胞,且侵袭性更强。对这些细胞的微阵列和FACS分析显示,许多先前与白细胞运输和癌细胞外渗相关的基因表达要么未发生变化,要么下调。这些细胞表现出上皮-间质转化的特征性分子标志物,包括E-钙黏蛋白表达的明显缺失以及E-钙黏蛋白抑制因子ZEB1的上调。

我们使用微阵列来详细描述癌症转移背后的基因表达全局程序。总体设计:我们希望比较体外跨内皮迁移或体内转移后的细胞的表达谱。TEM4-18是由亲本PC-3细胞生成的,该细胞被铺在来自肺的汇合人微血管内皮细胞系上,并允许其跨过该单层迁移。GS672.Ug是在静脉注射PC-3细胞后从泌尿生殖道分离得到的。GS683.LALN和JD1203.Lu是在静脉注射TEM-418细胞后从肺分离得到的。JD549.Ki是在静脉注射PC-3细胞后从肾脏分离得到的。GS689.Li和GS694.LAd是在静脉注射JD549.Ki后从肝脏和左侧肾上腺分离得到的。在本研究中,所有细胞系均分析一次,TEM4-18除外,其为重复分析。

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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