DNMT3A R882突变通过受损的DNA损伤感应促进蒽环类药物耐药性 [亚硫酸氢盐测序]

Name: DNMT3A R882突变通过受损的DNA损伤感应促进蒽环类药物耐药性 [亚硫酸氢盐测序]
Creator: Memorial Sloan Kettering Cancer Center
License: openSource

该数据集是一个基于亚硫酸氢盐测序的基因组学数据集，包含急性髓系白血病细胞中DNMT3A R882突变在蒽环类药物处理下的表观遗传和DNA损伤反应数据，主要用于研究该基因突变如何通过影响染色质重塑和DNA损伤感应导致化疗耐药性的分子机制，为理解AML复发和开发新疗法提供依据。

Memorial Sloan Kettering Cancer Center

干细胞与再生医学数据中心

2022-02-20 更新

急性髓系白血病化疗抗性

DNMT3A R882 mutations promote anthacyline resistance through impaired DNA-damage sensing [Bisulfite-Seq]

基本信息

许可

openSource

创建/更新时间

2022-02-20

资源简介

DNMT3A R882突变通过受损的DNA损伤感应促进蒽环类药物耐药性 [亚硫酸氢盐测序]

【数据集背景】

本数据集源站标题为《DNMT3A R882 mutations promote anthacyline resistance through impaired DNA-damage sensing [Bisulfite-Seq]》。源站首次发布：2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述：Although the majority of acute myeloid leukemia (AML) patients initially respond to chemotherapy, most of them subsequently relapse due to persistent, chemoresistant disease. However, the mechanistic basis by which AML cells persist during chemotherapy has not been fully delineated. Recurrent somatic mutations in the DNA methyltransferase 3A gene (DNMT3A), most frequently at arginine 882 (DNMT3Amut), are commonly observed in AML patients, and are also detected in elderly subjects with clonal hem…

【主题与分类】

主题标签：小鼠、Lsk、基因组。

【获取与许可】

源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=83214b378e29a095543710348b18e227

使用许可：openSource。

规范引用：PMID: 27841873

原始链接

http://data.iscr.ac.cn/Article?id=83214b378e29a095543710348b18e227

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源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=83214b378e29a095543710348b18e227

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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

该数据集是一个针对急性髓系白血病（AML）化疗耐药性机制研究的基因组学数据集。数据集通过亚硫酸氢盐测序（Bisulfite-Seq）技术生成，主要包含DNMT3A基因R882位点突变（DNMT3Amut）的AML细胞在蒽环类药物（如柔红霉素）暴露下的表观遗传和DNA损伤反应数据。数据来源于相关实验研究，揭示了DNMT3A突变导致核小体驱逐和染色质重塑受损，进而影响DNA损伤感应与修复，最终促进化疗耐药和突变积累的分子机制。该数据集主要用于研究AML的化疗耐药性、DNMT3A突变的功能影响、染色质动力学在DNA损伤反应中的作用，以及开发针对耐药性AML的新治疗策略。

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))