角蛋白细胞中Tristetraprolin表达对皮肤癌发生的保护作用

该数据集包含通过化学诱导皮肤癌模型获得的实验数据,涉及基因表达、蛋白质相互作用和信号通路等多模态信息,主要研究RNA结合蛋白Tristetraprolin(TTP)在角质形成细胞中通过调控mRNA稳定性对皮肤肿瘤发生的保护作用,重点关注TTP对肿瘤相关炎症和EGFR等致癌通路的影响,为皮肤癌的分子机制和潜在治疗靶点提供研究基础。

Université Libre de BruxellesUniversité Libre de Bruxelles
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 32
CytokinesInflammationMouse modelsOncologySkin cancer.小鼠Keratinocytestumoral keratinocytestreated tumoral keratinocytes转录组
Tristetraprolin expression by keratinocytes protects against skin carcinogenesis

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

角蛋白细胞中Tristetraprolin表达对皮肤癌发生的保护作用

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Tristetraprolin expression by keratinocytes protects against skin carcinogenesis》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Cancer is caused primarily by somatic mutations of proto-oncogenes, leading to deregulation of gene regulatory circuits in key growth, apoptosis or DNA repair pathways. Multiple genes associated with the initiation and development of tumors are also regulated at the level of mRNA decay, through the recruitment of RNA binding proteins to AU-rich elements (AREs) located in their 3’-untranslated regions. One of these ARE-binding proteins, tristetraprolin (TTP, encoded by Zfp36) is consistently dysr…

【主题与分类】

主题标签:Cytokines、Inflammation、Mouse models、Oncology、Skin cancer.、Cytokines、Inflammation、Mouse models、Oncology、Skin cancer.。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=3eec46a37eea786ba279e1226c287808

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 33497366

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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

该数据集聚焦于皮肤癌的发病机制,研究RNA结合蛋白Tristetraprolin(TTP,由Zfp36基因编码)在皮肤肿瘤发生中的调控作用。数据集包含通过化学诱导皮肤癌模型获得的实验数据,涉及TTP在角质形成细胞中的条件性过表达或敲除,以及其对肿瘤相关炎症和致癌通路(如EGFR信号通路)的影响。数据来源于小鼠模型实验,包括基因表达、蛋白质相互作用和信号通路分析。主要研究方向为TTP通过调控靶基因(如Areg)的mRNA稳定性,在皮肤癌早期发生中的保护机制,为癌症治疗提供潜在靶点。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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