PRJNA688296:miR122与miR144通过抑制ADAM10和C-Met在葡萄膜黑色素瘤中的潜在抑癌作用

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦葡萄膜黑色素瘤(UM)中miR122与miR144通过调控ADAM10和C-Met可能发挥的抑癌作用

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA688296: Potential Onco-Suppressive Role of miR122 and miR144 in Uveal Melanoma through ADAM10 and C-Met Inhibition

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA688296:miR122与miR144通过抑制ADAM10和C-Met在葡萄膜黑色素瘤中的潜在抑癌作用

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦葡萄膜黑色素瘤(UM)中miR122与miR144通过调控ADAM10和C-Met可能发挥的抑癌作用。研究分析了TCGA的UM数据集、另外两个原发肿瘤队列及五株人UM细胞系,采用miR微阵列、RT-qPCR、Western blotting、miR转染和荧光素酶报告基因实验检测表达。结果提示miR122和miR144在UM细胞系及TCGA UM数据集中低表达,并在七例UM样本中较正常脉络膜下调。数据可用于探索UM中miRNA与靶基因的调控关系及转移相关机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):葡萄膜黑色素瘤(UM)是一种罕见的眼部肿瘤,约半数患者会发生致命的转移。ADAM10与UM中c-Met的表达相关,且这两种分子的高水平均与转移的发生有关。MiR122和MiR144在不同背景下调节ADAM10和c-Met的表达。我们假设miR122和miR144通过调节UM中的ADAM10和c-Met发挥潜在的抑癌作用。我们通过miR微阵列、RT-qPCR、Western blotting、miR转染和荧光素酶报告基因实验,分析了UM癌症基因组图谱数据门户(TCGA)数据集、另外两个原发肿瘤队列和五株人UM细胞系中miR122和miR144的表达。我们的结果表明,miR122和miR144在UM细胞系和TCGA UM数据集中低水平表达,并且与正常脉络膜相比,在一组七例UM样本中被下调。两者

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA688296

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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

葡萄膜黑色素瘤(UM)是一种罕见的眼部肿瘤,约半数患者会发生致命的转移。ADAM10与UM中c-Met的表达相关,且这两种分子的高水平与转移的发生有关。MiR122和miR144在不同环境中调节ADAM10和c-Met的表达。我们假设miR122和miR144通过调节UM中的ADAM10和c-Met发挥潜在的抑癌作用。我们通过miR微阵列、RT-qPCR、Western印迹、miR转染和荧光素酶报告基因实验,分析了UM癌症基因组图谱数据门户(TCGA)数据集、另外两个原发肿瘤队列和五种人UM细胞系中miR122和miR144的表达。我们的结果表明,与正常脉络膜相比,miR122和miR144在UM细胞系和TCGA UM数据集中表达水平较低,并在七个UM样本队列中下调。miR122和miR144均直接靶向ADAM10和c-Met。miR122和miR144的过表达导致UM细胞系中ADAM10和c-Met表达减少,并损害细胞增殖、迁移、细胞周期以及c-Met胞外域的脱落。

我们的研究结果显示,miR122和miR144通过调节ADAM10和c-Met,在葡萄膜黑色素瘤中发挥抑癌作用。总体设计:测量了来自葡萄膜黑色素瘤患者的19个独特样本的miRNA基因表达谱。

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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