胶质母细胞瘤发病机制中的EGFRvIII/STAT3靶点

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为Transcriptomics。使用下一代测序平台在EGFRvIII表达背景下鉴定STAT3靶点:将3个EGFRvIII阳性脑肿瘤干细胞系(BTSC #68、73和90)的mRNA与1个EGFRvIII阴性细胞系(#41)进行比较,

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基因组分类Transcriptomics
EGFRvIII/STAT3 targets in glioblastoma pathogenesis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

胶质母细胞瘤发病机制中的EGFRvIII/STAT3靶点

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为Transcriptomics。数据通过下一代测序平台,在EGFRvIII表达背景下鉴定STAT3靶点:比较3个EGFRvIII阳性脑肿瘤干细胞系(BTSC #68、73、90)与1个EGFRvIII阴性细胞系(#41)的mRNA,以识别EGFRvIII调控的人BTSC靶点;通过mRNA-seq分析EGFRvIII或MSCV表达的小鼠星形胶质细胞,鉴定EGFRvIII依赖靶点;对EGFRvIII、STAT3f/f与EGFRvIII、STAT3-/-星形胶质细胞进行mRNA-Seq,获得STAT3差异调控基因;利用STAT3抗体或IgG对照进行ChIP-Seq,鉴定E。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用下一代测序平台在EGFRvIII表达背景下鉴定STAT3靶点:将3个EGFRvIII阳性脑肿瘤干细胞系(BTSC #68、73和90)的mRNA与1个EGFRvIII阴性细胞系(#41)进行比较,以鉴定人BTSC中EGFRvIII调控的靶点。通过对表达EGFRvIII或MSCV的星形胶质细胞进行mRNA-seq分析,鉴定小鼠星形胶质细胞中EGFRvIII依赖的靶点。通过对EGFRvIII、STAT3f/f和EGFRvIII、STAT3-/-星形胶质细胞进行mRNA-Seq分析,获得EGFRvIII表达小鼠星形胶质细胞中STAT3差异调控的基因。通过使用STAT3抗体或IgG对照进行ChIP-Seq,鉴定EGFRvIII表达星形胶质细胞中STAT3占据的位点。我们在EGFRvIII表达的人BTSC和小鼠星形胶质细胞中均鉴定出OSMR是STAT3的直接靶点。因此,为鉴定OSMR调控的基因,我们使用了慢病毒

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-51281

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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

下一代测序平台被用于在EGFRvIII表达背景下识别STAT3靶点。将3个EGFRvIII阳性脑肿瘤干细胞系(BTSC #68、73和90)的mRNA与一个EGFRvIII阴性细胞系(#41)进行比较,以识别人类BTSC中受EGFRvIII调控的靶点。通过mRNA-seq分析表达EGFRvIII或MSCV的星形胶质细胞,识别了小鼠星形胶质细胞中依赖EGFRvIII的靶点。通过对EGFRvIII、STAT3f/f和EGFRvIII、STAT3-/-星形胶质细胞进行mRNA-Seq分析,获得了表达EGFRvIII的小鼠星形胶质细胞中STAT3差异性调控的基因。使用STAT3抗体或IgG对照通过ChIP-Seq识别了表达EGFRvIII的星形胶质细胞中STAT3占据位点。我们在表达EGFRvIII的人类BTSC和小鼠星形胶质细胞中均鉴定出OSMR是STAT3的直接靶点。因此,为了识别OSMR调控的基因,我们使用慢病毒介导的RNAi系统在表达EGFRvIII的星形胶质细胞中敲低OSMR。通过将OSMR敲低(KD1和KD2)星形胶质细胞与对照组(ShRNA对照和载体对照)进行比较,获得了依赖OSMR的差异表达基因。

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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