MITF 通过控制 TCA 循环调节黑色素瘤缺氧反应
数据可用于研究黑色素瘤细胞在不同表型状态下对缺氧微环境的转录响应,以及 MITF 与 HIF 在靶基因层面的关系(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
MITF 通过控制 TCA 循环调节黑色素瘤缺氧反应
MITF controls the TCA cycle to modulate the melanoma hypoxia response
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 MITF controls the TCA cycle to modulate the melanoma hypoxia response,属于肿瘤/皮肤癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL20301。数据包含 1 个文件,样例为 GSE132624_series_matrix.txt.gz,作者为 Pakavarin、Louphrasitthiphol,发布时间为 Jun 12 201。数据可用于研究黑色素瘤细胞在不同表型状态下对缺氧微环境的转录响应,以及 MITF 与 HIF 在靶基因层面的关系(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 12 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了应对动态的肿瘤内微环境,黑色素瘤细胞会采取不同的表型状态,这些状态具有不同的生物学特性,并与小眼畸形相关转录因子(MITF)的差异表达相关。对缺氧这一主要微环境线索的响应,依赖于缺氧诱导转录因子(HIFs)的表达,这些因子会重编程代谢并促进促血管生成的 VEGF 表达。HIF1 通过转录因子 bHLHE40/DEC1 间接抑制 MITF,而 MITF 可以激活 HIF1 表达。尽管 HIF 和 MITF 共享高度相关的 DNA 结合特异性,但它们是否共享一部分靶基因尚不清楚。此外,缺氧对黑色素瘤的全基因组影响、哪些基因是 HIF 的直接靶标,以及代表不同表型状态的黑色素瘤细胞系是否表现出不同的缺氧响应,也仍不明确。
【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:GPL20301、9606。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE132624
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 11 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE132624
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
为响应动态的肿瘤内微环境,黑色素瘤细胞采取不同的表型状态,这些状态具有与微小眼相关转录因子(MITF)差异表达相关的不同生物学特性。对缺氧这一主要微环境线索的响应,是由缺氧诱导转录因子(HIFs)的表达所支撑的,这些因子重编程代谢并促进促血管生成的VEGF表达。HIF1α通过转录因子bHLHE40/DEC1间接抑制MITF,而MITF能激活HIF1α的表达。尽管HIF与MITF共享高度相关的DNA结合特异性,但它们是否共享一部分靶基因尚不清楚。此外,缺氧对黑色素瘤的全基因组影响、哪些基因是HIF的直接靶标,以及代表不同表型状态的黑色素瘤细胞系是否表现出不同的缺氧响应,均属未知。此处我们展示,三种不同的黑色素瘤细胞系表现出广泛不同的缺氧响应,仅在缺氧12小时后共同调节了核心的23个基因。
令人惊讶的是,在缺氧条件下,MITF受HIF1α短暂上调,并共同调节包括VEGFA在内的部分HIF靶标。重要的是,我们还发现MITF能抑制自身表达,并调控SDHB以控制三羧酸循环,从而抑制假性缺氧。我们的研究揭示了MITF在代谢及支撑黑色素瘤缺氧反应因子网络中的未知作用。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




