GSE157744:脂质生成调节因子SREBF2在循环黑色素瘤细胞中诱导转铁蛋白并抑制铁死亡[TF敲低RNA测序]
数据聚焦BRAF突变黑色素瘤循环肿瘤细胞(CTC),研究SREBF2通过诱导转铁蛋白(TF)转录、降低细胞内铁池与活性氧(ROS)及脂质过氧化,从而抵抗BRAF抑制剂和铁死亡诱导剂;TF敲低(TF KD)影响CTC成瘤能力
![GSE157744: The lipogenic regulator SREBF2 induces Transferrin in circulating melanoma cells and suppresses ferroptosis [TF KD RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/166903.jpg)
基本信息
资源简介
GSE157744:脂质生成调节因子SREBF2在循环黑色素瘤细胞中诱导转铁蛋白并抑制铁死亡[TF敲低RNA测序]
The lipogenic regulator SREBF2 induces Transferrin in circulating melanoma cells and suppresses ferroptosis [TF KD RNA-Seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE157744_series_matrix.txt.gz),为高通量测序表达谱数据,主题标签涉及GPL18573平台与9606物种。数据聚焦BRAF突变黑色素瘤循环肿瘤细胞(CTC),研究SREBF2通过诱导转铁蛋白(TF)转录、降低细胞内铁池与活性氧(ROS)及脂质过氧化,从而抵抗BRAF抑制剂和铁死亡诱导剂;TF敲低(TF KD)影响CTC成瘤能力。数据可用于分析TF敲低后的基因表达变化,探索脂质合成与铁稳态在黑色素瘤转移及耐药中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 09 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):循环肿瘤细胞(CTC)由癌症释放进入血流,其中具有活力的亚群克服氧化应激以启动转移性生长。本研究表明,来自BRAF突变黑色素瘤患者的CTC协同上调脂肪生成和铁稳态通路。在黑色素瘤CTC的克隆衍生培养物中,这些通路与对BRAF抑制剂的固有和获得性耐药均相关。脂肪生成调节因子SREBF2直接诱导铁载体转铁蛋白(TF)的转录,降低细胞内铁池、活性氧(ROS)和脂质过氧化,并赋予对BRAF抑制剂和铁死亡诱导剂的耐药性。敲低内源性TF会损害黑色素瘤CTC的肿瘤形成,而其致瘤缺陷可被亲脂性抗氧化剂Ferrostatin-1和维生素E部分挽救。在一组患者中
【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:GPL18573、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=GSE157744
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 23 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
循环肿瘤细胞(CTCs)由肿瘤脱落进入血流,其中具有活力的亚群能够克服氧化应激,启动转移性生长。本研究表明,来自BRAF突变型黑色素瘤患者的CTCs协同上调脂质合成与铁稳态通路。在黑色素瘤CTCs的克隆来源培养物中,这些通路与对BRAF抑制剂的原发性和获得性耐药均相关。脂质合成调控因子SREBF2直接诱导铁载体转铁蛋白(TF)的转录,降低细胞内铁池、活性氧(ROS)及脂质过氧化水平,并赋予对BRAF抑制剂及铁死亡诱导剂的耐药性。敲低内源性TF可损害黑色素瘤CTCs的肿瘤形成能力,而其致瘤缺陷可被亲脂性抗氧化剂Ferrostatin-1和维生素E部分挽救。在一组患者来源的黑色素瘤CTCs中,单细胞RNA测序鉴定出一个具有高脂质合成、铁代谢及增殖特征的亚群,该亚群与不良临床结局相关,且与治疗方案无关。
因此,SREBF2驱动的铁稳态通路促进了癌症进展、耐药性和转移。
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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