GSE344288:Rhpn2在斑马鱼体内促进黑色素瘤发生与侵袭性

研究结合人黑色素瘤细胞敲低实验与斑马鱼敲除和过表达实验,探究RHPN2在黑色素瘤发生发展中的作用,并利用NRASQ61L和BRAFV600E斑马鱼模型提供Rhpn2促进黑色素瘤发生的体内证据

geo
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基因组分类GPL249957955
GSE344288: Rhpn2 promotes zebrafish melanoma development and aggressiveness in vivo

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GSE344288:Rhpn2在斑马鱼体内促进黑色素瘤发生与侵袭性

Rhpn2 promotes zebrafish melanoma development and aggressiveness in vivo

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE344288_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为斑马鱼(7955),平台为GPL24995。研究结合人黑色素瘤细胞敲低实验与斑马鱼敲除和过表达实验,探究RHPN2在黑色素瘤发生发展中的作用,并利用NRASQ61L和BRAFV600E斑马鱼模型提供Rhpn2促进黑色素瘤发生的体内证据。数据可用于黑色素瘤相关基因表达分析及肿瘤发生机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):黑色素瘤是最具转移性和多药耐药性的癌症之一,也是皮肤癌导致死亡的首要原因。这种复杂的疾病需要鉴定出更多参与进展、侵袭和转移的协同事件,以强化治疗。RhoGTPases在癌症发展和转移中发挥关键作用。Rhophilin-2(RHPN2)是一种Rho效应因子,在多种人类癌症中发生扩增,其在黑色素瘤中的作用尚未被探索。在此,我们结合人黑色素瘤细胞中的敲低实验,以及斑马鱼中的敲除和过表达实验,以揭示RHPN2在黑色素瘤发展中的作用。我们表明,在人黑色素瘤细胞中,RHPN2有助于细胞生长以及克隆形成、迁移和侵袭特性。利用NRASQ61L和BRAFV600E斑马鱼模型,我们提供了首个体内证据,表明Rhpn2促进黑色素瘤发生

【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:GPL24995、7955。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=GSE344288

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。

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  3. 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。

数据说明

黑色素瘤是转移性最强、多药耐药性最显著的癌症之一,也是皮肤癌导致死亡的首要原因。这种复杂的疾病需要识别参与其进展、侵袭和转移的其他协同事件,以加强治疗手段。RhoGTP酶在癌症发生和转移中发挥关键作用。Rhophilin-2(RHPN2)是一种Rho效应因子,在多种人类癌症中发生扩增,但其在黑色素瘤中的作用尚未被探索。在此,我们将人类黑色素瘤细胞中的敲低实验与斑马鱼中的敲除和过表达实验相结合,以揭示RHPN2在黑色素瘤发生中的作用。我们证明,在人类黑色素瘤细胞中,RHPN2促进细胞生长以及克隆形成、迁移和侵袭特性。利用NRASQ61L和BRAFV600E斑马鱼模型,我们首次提供了体内证据,表明Rhpn2促进黑色素瘤的发生和发展。对Rhpn2缺陷肿瘤的组织学分析显示,细胞密度降低,且侵袭性肿瘤/基质边界处缺乏初级纤毛结构。

Rhpn2基因敲除黑色素瘤的转录组分析显示,IFN1响应基因表达增加,以及参与脂质代谢和纤毛功能的基因受到调节。这些发现共同表明,RHPN2是黑色素瘤的一个调节因子,为将其视为削弱肿瘤发展的靶点提供了新的视角。

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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