黑色素母细胞转录组分析揭示促进黑色素瘤转移的新通路

该数据集来自 NCBI,标题为黑色素母细胞转录组分析揭示促进黑色素瘤转移的新通路,属于肿瘤/皮肤癌方向。研究使用可诱导的 Dct-GFP 小鼠模型,通过流式细胞分选获取小鼠黑色素母细胞与黑色素细胞,并利用 RNA-sequencing 分析其转录组,以寻找与黑色素瘤转移相关的新信号通路

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时间序列分类GPL1311210090
GSE140193: Melanoblast transcriptome analysis reveals novel  pathways promoting melanoma metastasis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

黑色素母细胞转录组分析揭示促进黑色素瘤转移的新通路

Melanoblast transcriptome analysis reveals novel pathways promoting melanoma metastasis

该数据集来自 NCBI,标题为黑色素母细胞转录组分析揭示促进黑色素瘤转移的新通路,属于肿瘤/皮肤癌方向。研究使用可诱导的 Dct-GFP 小鼠模型,通过流式细胞分选获取小鼠黑色素母细胞与黑色素细胞,并利用 RNA-sequencing 分析其转录组,以寻找与黑色素瘤转移相关的新信号通路。数据包含 1 个文件,样例为 GSE140193_series_matrix.txt.gz,可用于表达谱分析、通路探索及黑色素瘤转移机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 11 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:我们假设胚胎黑色素细胞通路会在黑色素瘤转移中被重新激活。为了识别可用于探索该假设的新黑色素母细胞信号通路,我们使用了可诱导的 Dct-GFP 小鼠模型,其中 GFP 在未成熟黑色素母细胞和成熟黑色素细胞中均有表达。使用荧光激活细胞分选提取小鼠黑色素母细胞/黑色素细胞,并使用 RNA-sequencing 分析转录组。

【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:GPL13112、10090。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=GSE140193

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

目的:我们假设胚胎期黑素细胞通路会在黑色素瘤转移中重新启动。为了鉴定可用于探索该假设的新黑素母细胞信号通路,我们使用了可诱导的Dct-GFP小鼠模型,其中GFP在未成熟黑素母细胞和成熟黑素细胞中均有表达。使用荧光激活细胞分选术提取小鼠黑素母细胞/黑素细胞,并使用RNA测序分析转录组。摘要:皮肤恶性黑色素瘤是一种侵袭性黑素细胞癌症,具有强烈的转移倾向。我们假设黑色素瘤细胞通过采用胚胎样表型获得转移能力,并且谱系方法将揭示新的转移性黑色素瘤生物学机制。利用基因工程小鼠模型生成丰富的黑素母细胞转录组数据集,我们鉴定了其表达有助于转移能力的黑素母细胞特异性基因,并推导出一个可预测患者生存的43基因特征。我们鉴定了一个黑素母细胞基因KDELR3,其缺失会损害实验性转移。

相比之下,KDELR1缺陷会增强转移能力,这提供了KDELR家族逆行转运蛋白中存在不同疾病病因的首个例证。我们证明KDELR3调控转移抑制因子KAI1,并报道其与E3泛素-蛋白连接酶gp78的相互作用,gp78是KAI1降解的调节因子。我们的工作表明,可以通过挖掘黑色素母细胞转录组来发现可用于黑色素瘤治疗的靶向通路。方法:使用FVB/N iDct-GFP小鼠,并给予多西环素以激活GFP表达。每个发育阶段使用多窝小鼠,并汇集每个阶段的胚胎/幼崽以确保有足够数量的GFP+细胞。在E17.5、P1和P7阶段,大多数黑色素细胞已到达真皮,因此这些发育阶段仅收集皮肤。将背部皮肤浸入浅层1X PBS中,并去除皮下脂肪

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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