胶质母细胞瘤染色质图谱揭示发育编码转录状态 [ChIP-Seq]

研究通过绘制 44 个胶质母细胞瘤干细胞模型、50 个原发胶质母细胞瘤及 10 个神经干细胞的活性染色质景观,并结合基因表达、全外显子、拷贝数谱和 DNA 甲基化组数据,旨在鉴定关键超级增强子相关基因及决定肿瘤身份的核心转录因子

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE119755: CHROMATIN LANDSCAPES REVEAL DEVELOPMENTALLY ENCODED TRANSCRIPTIONAL STATES THAT DEFINE GLIOBLASTOMA [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

胶质母细胞瘤染色质图谱揭示发育编码转录状态 [ChIP-Seq]

CHROMATIN LANDSCAPES REVEAL DEVELOPMENTALLY ENCODED TRANSCRIPTIONAL STATES THAT DEFINE GLIOBLASTOMA [ChIP-Seq]

该数据集为胶质母细胞瘤(Glioblastoma)ChIP-Seq 染色质免疫共沉淀测序数据,来源于 NCBI GEO(GSE119755)。研究通过绘制 44 个胶质母细胞瘤干细胞模型、50 个原发胶质母细胞瘤及 10 个神经干细胞的活性染色质景观,并结合基因表达、全外显子、拷贝数谱和 DNA 甲基化组数据,旨在鉴定关键超级增强子相关基因及决定肿瘤身份的核心转录因子。数据可用于胶质母细胞瘤亚群分类、增强子调控程序分析及核心转录因子推断等研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤是一种无法治愈的脑癌,其特征是高度的遗传和病理异质性。在此,我们绘制了 44 个胶质母细胞瘤干细胞(GSC)模型、50 个原发胶质母细胞瘤和 10 个神经干细胞(NSC)的活性染色质景观,并结合基因表达、全外显子、拷贝数谱和 DNA 甲基化组,目的是鉴定必需的超级增强子(SE)相关基因以及建立它们和胶质母细胞瘤身份的核心转录因子。胶质母细胞瘤分为两种主要增强子谱,它们利用独特的发育转录因子调控程序来强制肿瘤身份。从组特异性增强子谱中,我们推断了定义亚组身份的核心转录因子。这些转录因子在胶质母细胞瘤中比在正常神经干细胞中表现出更高的活性,与不良临床结果相关,

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE119755

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 05 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

胶质母细胞瘤是一种无法治愈的脑癌,其特征是高度的遗传和病理异质性。在此,我们通过绘制44个胶质母细胞瘤干细胞(GSC)模型、50个原发性胶质母细胞瘤和10个神经干细胞(NSC)的活性染色质景观,并结合基因表达、全外显子组、拷贝数谱和DNA甲基化组,旨在识别必需的超级增强子(SE)相关基因以及建立这些基因和胶质母细胞瘤身份的核心转录因子。胶质母细胞瘤分为两种主要的增强子谱,它们利用独特的发育转录因子调控程序来强化肿瘤身份。从组特异性增强子谱中,我们推断出定义亚组身份的核心转录因子。这些转录因子在胶质母细胞瘤中比在正常神经干细胞中表现出更高的活性,与不良临床结果相关,并且是胶质母细胞瘤体外和体内生长所必需的。鉴于胶质母细胞瘤基因定义靶向治疗的挑战,我们提出靶向潜在的转录身份可能是一种重要的治疗策略。

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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