基质Hedgehog信号通过产生BMP拮抗剂驱动胃肠道干细胞区段特异性恶性转化

该数据集来自NCBI,包含GSE300523系列的表达谱数据,聚焦于基质Hedgehog信号通过产生BMP拮抗剂驱动胃肠道干细胞区段特异性恶性转化的机制

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时间序列分类GPL2347910090
GSE300523: Stromal Hedgehog signaling drives segment-specific malignant transformation of gastrointestinal stem cells by producing BMP antagonists

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

基质Hedgehog信号通过产生BMP拮抗剂驱动胃肠道干细胞区段特异性恶性转化

Stromal Hedgehog signaling drives segment-specific malignant transformation of gastrointestinal stem cells by producing BMP antagonists

该数据集来自NCBI,包含GSE300523系列的表达谱数据,聚焦于基质Hedgehog信号通过产生BMP拮抗剂驱动胃肠道干细胞区段特异性恶性转化的机制。数据覆盖胃和胃食管交界处肿瘤发生过程,涉及Col1a2、Pdgfra、Gli1等基质细胞标记,以及BMP拮抗剂对Wnt-β-catenin信号的激活作用。可用于研究胃癌起始机制、干细胞增殖调控及潜在治疗靶点,支持转录组层面的差异表达与通路分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Hedgehog(HH)信号在上皮-基质相互作用中发挥复杂作用,但其通过异质性基质细胞群体对胃肠道干细胞的影响仍不完全清楚。在此,我们发现,在由Col1a2、Pdgfra或Gli1标记(而非Acta2标记)的基质细胞中遗传激活HH信号,可诱导胃和胃食管交界处发生肿瘤,但不在小肠或大肠中发生。HH信号通过Gli1介导的转录增加胃(而非结肠)基质细胞中多种BMP拮抗剂的表达。这些BMP拮抗剂进而激活胃干细胞中的Wnt-β-catenin信号,驱动其增殖并启动表达CD44和Sox9但不表达Lgr5的胃癌。激活BMP或抑制Wnt信号可阻断肿瘤起始。TCGA患者数据分析显示胃中HH信号升高

【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:GPL23479、10090。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE300523

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

Hedgehog(HH)信号在上皮-基质相互作用中发挥着复杂的作用,但其通过异质性基质细胞群体对胃肠道干细胞的影响仍不完全清楚。在此,我们发现,在以Col1a2、Pdgfra或Gli1标记的基质细胞中(而非Acta2标记的基质细胞)遗传激活HH信号,可诱导胃和胃食管交界处发生肿瘤,但不在小肠或大肠中。HH信号通过Gli1介导的转录,增加胃基质细胞(而非结肠基质细胞)中多种BMP拮抗剂的表达。这些BMP拮抗剂进而激活胃干细胞中的Wnt-β-catenin信号,驱动其增殖并启动表达CD44和Sox9但不表达Lgr5的胃癌。激活BMP或抑制Wnt信号可阻断肿瘤起始。TCGA患者数据分析显示,胃癌中HH信号升高,且与BMP信号受抑制相关。这些发现揭示了HH信号在Pdgfra+Acta2-基质细胞中对胃肠道区段特异性的致癌作用,该作用通过BMP-Wnt/β-catenin轴介导。

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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