GSE235514:缺失SRD5A2时ESR1+腔上皮细胞参与雄激素非依赖性前列腺存活

该数据集来自NCBI GEO,包含一个Srd5a2-/-小鼠模型的单细胞RNA测序表达谱数据,用于探究SRD5A2缺失对前列腺细胞异质性的影响

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基因组分类GPL1905710090
GSE235514: ESR1+ luminal epithelial cells contribute to androgen-independent prostate survival in the absence of SRD5A2

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE235514:缺失SRD5A2时ESR1+腔上皮细胞参与雄激素非依赖性前列腺存活

ESR1+ luminal epithelial cells contribute to androgen-independent prostate survival in the absence of SRD5A2

该数据集来自NCBI GEO,包含一个Srd5a2-/-小鼠模型的单细胞RNA测序表达谱数据,用于探究SRD5A2缺失对前列腺细胞异质性的影响。数据覆盖腔上皮细胞群体变化,尤其是ESR1+腔上皮2细胞比例增加及增殖表型增强,并呈现ESR1非依赖性分化轨迹与雌激素响应基因特征。可用于研究5α还原酶抑制剂抵抗机制及雄激素非依赖性前列腺存活相关细胞与分子通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):类固醇5α还原酶2(SRD5A2)对前列腺发育至关重要,负责将睾酮转化为二氢睾酮(DHT)。虽然5α还原酶抑制剂(5ARI)能有效缩小良性前列腺增生(BPH)患者的前列腺体积,但其对BPH相关下尿路症状(LUTS)疗效有限,且5ARI抵抗机制尚不清楚。在此,我们构建了Srd5a2-/-小鼠模型,并采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)探究SRD5A2缺失对前列腺细胞异质性的影响。观察到腔上皮(LE)群体发生显著改变,同时雌激素受体1(ESR1)+腔上皮2(LE2)细胞比例增加并呈现增殖表型,遵循一条不依赖SRD5A2的ESR1分化轨迹。LE2细胞表现出增强的雌激素响应基因特征,提示存在替代通路以促

【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:GPL19057、10090。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE235514

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 02 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

类固醇5α还原酶2(SRD5A2)对前列腺发育至关重要,其将睾酮转化为二氢睾酮(DHT)。尽管5α还原酶抑制剂(5ARI)能有效缩小良性前列腺增生(BPH)患者的前列腺体积,但其对BPH相关下尿路症状(LUTS)的疗效有限,且5ARI耐药机制尚不明确。本研究构建了Srd5a2-/-小鼠模型,并采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)探究SRD5A2缺失对前列腺细胞异质性的影响。观察到腔上皮(LE)群体发生显著改变,同时雌激素受体1(ESR1)+腔上皮2(LE2)细胞比例增加并呈现增殖表型,其遵循一条不依赖SRD5A2的ESR1分化轨迹。LE2细胞表现出增强的雌激素应答基因特征,提示在缺乏SRD5A2的情况下前列腺生长存在替代途径。人类前列腺活检分析显示,SRD5A2表达与LE2标志物(ESR1和PKCα)呈负相关。这些发现为前列腺生物学、5ARI耐药机制以及BPH相关LUTS的潜在靶向治疗提供了新见解。

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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