t(8;21)急性髓系白血病中RUNX1/ETO与突变KIT共同编程转录与染色质景观的ChIP-Seq数据集

Name: t(8;21)急性髓系白血病中RUNX1/ETO与突变KIT共同编程转录与染色质景观的ChIP-Seq数据集
Creator: University of Birmingham
License: openSource

该ChIP-Seq数据集通过分析体外表达RUNX1-ETO癌蛋白与突变KIT蛋白（N822K）的细胞模型，提供了t(8;21)急性髓系白血病中染色质开放性景观和转录因子结合的全基因组数据，主要用于研究两种突变如何协同重编程表观基因组和基因调控网络，以揭示AML的发病机制并探索潜在的治疗靶点。

University of Birmingham

干细胞与再生医学数据中心

2022-02-20 更新

人Cd34+ human基因组

RUNX1/ETO and Mutant KIT Co-programming Transcriptional and Chromatin Landscape in t(8;21) AML (ChIP-Seq)

基本信息

许可

openSource

创建/更新时间

2022-02-20

资源简介

t(8;21)急性髓系白血病中RUNX1/ETO与突变KIT共同编程转录与染色质景观的ChIP-Seq数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《RUNX1/ETO and mutant KIT both contribute to programming the transcriptional and chromatin landscape in t(8;21) AML (ChIP-Seq)》。源站首次发布：2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述：Acute myeloid leukemia development occurs in a step-wise fashion whereby an original driver mutation is followed by additional mutations. The first type of mutations tends to be in genes encoding members of the epigenetic/transcription regulatory machinery (i.e. RUNX1, DNMT3, TET2), while the secondary mutations often involve genes encoding members of signalling pathways that cause uncontrolled growth of such cells such as the growth factor receptors c-KIT of FLT3. Patients usually present with…

【主题与分类】

主题标签：人、Cd34+ human、基因组。

【获取与许可】

源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=273f01a5bdbd3315009e46e306a59728

使用许可：openSource。

原始链接

http://data.iscr.ac.cn/Article?id=273f01a5bdbd3315009e46e306a59728

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源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=273f01a5bdbd3315009e46e306a59728

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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

该数据集是一个用于研究t(8;21)急性髓系白血病（AML）表观遗传调控机制的ChIP-Seq数据集。数据通过体外实验模型生成，比较了单独表达驱动癌蛋白RUNX1-ETO与共表达RUNX1-ETO及突变型KIT蛋白（N822K）两种情况下的表观基因组变化。数据集包含染色质开放性景观和转录因子结合的全基因组分析数据，旨在揭示两种突变事件如何共同重塑AML细胞发育过程中的基因调控网络。该研究为理解AML的发病机制、特别是表观遗传重编程与信号通路突变的协同作用提供了重要资源，主要应用于白血病表观遗传学、肿瘤发生机制和靶向治疗研究。

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))