ATRX缺失与p53缺陷协同促进斑马鱼肉瘤及其他恶性肿瘤样本

该数据集来自NCBI GEO,包含斑马鱼样本的高通量测序表达谱数据,用于研究ATRX失活与p53缺陷协同促进肉瘤及其他恶性肿瘤发生的机制

geo
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基因组分类GPL208287955
GSE125040: Zebrafish Samples for Loss of ATRX cooperates with p53-Deficiency to promote the Development of Sarcomas and other Malignancies

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

ATRX缺失与p53缺陷协同促进斑马鱼肉瘤及其他恶性肿瘤样本

Zebrafish Samples for Loss of ATRX cooperates with p53-Deficiency to promote the Development of Sarcomas and other Malignancies

该数据集来自NCBI GEO,包含斑马鱼样本的高通量测序表达谱数据,用于研究ATRX失活与p53缺陷协同促进肉瘤及其他恶性肿瘤发生的机制。数据覆盖ATRX敲除的p53/nf1缺陷斑马鱼模型,涉及恶性外周神经鞘瘤和胶质瘤等肿瘤类型。可用于分析ATRX缺失对基因表达的影响、探索ALT通路和PRC2沉默相关机制,以及肿瘤发生相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):SWI/SNF家族染色质重塑蛋白ATRX是肉瘤、胶质瘤和其他恶性肿瘤中的抑癌因子。其功能缺失促进肿瘤细胞中的端粒替代延长(ALT)通路,同时也影响Polycomb抑制复合物2(PRC2)对其靶基因的沉默。为进一步明确失活ATRX突变在癌变中的作用,我们在先前发表的、可发生恶性外周神经鞘瘤和胶质瘤的p53/nf1缺陷斑马鱼系中敲除了atrx。使用CRISPR-cas9完全失活atrx在发育中的鱼中致死,并导致α-地中海贫血样表型,包括α-珠蛋白表达降低。在p53/nf1缺陷斑马鱼中,atrx+/-鱼的外周神经鞘瘤和胶质瘤均未显示加速发生,但这些鱼发生了多种未观察到的肿瘤

【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:GPL20828、7955。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=GSE125040

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 15 202,引用时请注意版本时效。

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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

SWI/SNF家族染色质重塑蛋白ATRX在肉瘤、胶质瘤及其他恶性肿瘤中是一种抑癌因子。其功能缺失促进肿瘤细胞中的端粒替代延长(ALT)途径,同时还影响Polycomb抑制复合物2(PRC2)对其靶基因的沉默作用。为进一步明确ATRX失活突变在癌变过程中的作用,我们在先前发表的、可发生恶性外周神经鞘瘤和胶质瘤的p53/nf1缺陷斑马鱼系中敲除了atrx。使用CRISPR-cas9完全失活atrx对发育中的鱼是致死的,并导致类似α-地中海贫血的表型,包括α-珠蛋白表达降低。在p53/nf1缺陷斑马鱼中,atrx+/-鱼的外周神经鞘瘤和胶质瘤均未显示发病加速,但这些鱼发生了其atrx+/+同胞中未观察到的多种肿瘤,包括上皮样肉瘤、血管肉瘤、未分化多形性肉瘤及罕见类型的癌。

大多数这类癌症类型都包含在AACR Genie数据库中与突变ATRX相关的人类肿瘤数据中,这表明我们的斑马鱼模型可靠地反映了ATRX缺失在这些类型人类癌症早期发病机制中的作用。对p53/nf1缺陷型和p53/nf1/atrx缺陷型肿瘤进行RNA-seq分析显示,在atrx突变样本中,端粒酶的下调伴随着ALT介导的端粒延长。此外,atrx的失活突变干扰了PRC2靶基因的沉默,表明在癌症发展过程中ATRX缺失与PRC2功能障碍之间存在关联。

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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