组蛋白H3.3 G34突变促进异常PRC2活性并驱动肿瘤进展 [ChIP-Seq]

该数据集为GSE133718的ChIP-Seq部分,来源于ncbi.nlm.nih.gov,聚焦组蛋白H3.3第34位甘氨酸(G34)突变的小儿胶质瘤与骨肿瘤研究

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基因组预测GPL1702110090
GSE133718: Histone H3.3 G34 mutations promote aberrant PRC2 activity and drive tumor progression [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

组蛋白H3.3 G34突变促进异常PRC2活性并驱动肿瘤进展 [ChIP-Seq]

Histone H3.3 G34 mutations promote aberrant PRC2 activity and drive tumor progression [ChIP-Seq]

该数据集为GSE133718的ChIP-Seq部分,来源于ncbi.nlm.nih.gov,聚焦组蛋白H3.3第34位甘氨酸(G34)突变的小儿胶质瘤与骨肿瘤研究。数据通过高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,涉及小鼠品系10090与平台GPL17021,共1个文件。可用于研究G34突变如何阻碍SETD2介导的H3K36甲基化、导致PRC2介导的H3K27me3升高,以及H3.3G34W在间充质干细胞中引起的表观遗传与转录程序改变(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小儿胶质瘤和骨肿瘤以极高频率携带组蛋白变体H3.3第34位甘氨酸(G34)的单等位错义突变。我们发现G34突变明显阻碍SETD2对H3K36的甲基化。因此,H3K36甲基化的降低导致G34突变核小体上PRC2介导的H3K27me3水平升高。我们发现,在鼠间充质干细胞(mMSCs)中表达H3.3G34W会促进含有SETD2的活跃增强子处H3K27me2/3的异常获得和H3K27ac的丢失。表达H3.3G34W的mMSCs表现出独特的转录程序,该程序依赖PRC2的顺式(in cis)活性,并在体内表现出增强的肿瘤发展。总之,我们证明H3.3G34癌组蛋白通过干扰SETD2介导的H3K36甲基化来选择性地促进PRC2活性。我们提出,PRC2介导的参与细胞分化的增强子沉默

【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:GPL17021、10090。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=GSE133718

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 23 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE133718

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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

儿童胶质瘤和骨肿瘤中,编码组蛋白变体H3.3第34位甘氨酸的基因存在显著高频的单等位错义突变。我们发现G34突变明显阻碍SETD2对H3K36的甲基化。因此,H3K36甲基化的减少导致G34突变核小体上PRC2介导的H3K27me3水平升高。我们发现,在小鼠间充质干细胞(mMSCs)中表达H3.3G34W会促进含有SETD2的活跃增强子处H3K27me2/3的异常增加和H3K27ac的丢失。表达H3.3G34W的mMSCs表现出独特的转录程序,该程序依赖于PRC2的顺式活性,并在体内显示出增强的肿瘤发展。总之,我们证明H3.3G34致癌组蛋白通过干扰SETD2介导的H3K36甲基化来选择性地促进PRC2活性。我们提出,PRC2介导的参与细胞分化的增强子沉默代表了驱动这些恶性肿瘤的潜在机制。

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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