碳环5-aza-2'-脱氧胞苷抗代谢物提高TET表达与5-羟甲基胞嘧啶形成的RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE225153,包含1个RNA-seq表达谱文件,属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究聚焦于碳环5-aza-2'-脱氧胞苷抗代谢物如何提高TET表达与5-羟甲基胞嘧啶形成,涉及急性髓系白血病和胶质母细胞瘤等高度侵袭性癌症中TET功能丧失与5hmdC水平降低的机制

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基因组预测GPL167919606
GSE225153: Increasing TET expression and 5-hydroxymethylcytosine formation by a carbocyclic 5-aza-2’-deoxy-cytidine antimetabolite [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

碳环5-aza-2'-脱氧胞苷抗代谢物提高TET表达与5-羟甲基胞嘧啶形成的RNA-seq数据集

Increasing TET expression and 5-hydroxymethylcytosine formation by a carbocyclic 5-aza-2’-deoxy-cytidine antimetabolite [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE225153,包含1个RNA-seq表达谱文件,属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究聚焦于碳环5-aza-2'-脱氧胞苷抗代谢物如何提高TET表达与5-羟甲基胞嘧啶形成,涉及急性髓系白血病和胶质母细胞瘤等高度侵袭性癌症中TET功能丧失与5hmdC水平降低的机制。数据可用于分析表观遗传调控、基因表达重激活及TET酶相关通路,支持肿瘤表观遗传治疗方向的表达谱研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):十一种易位(TET)酶是关键的的表观遗传调控因子,它们以α-酮戊二酸依赖的方式将基因组中甲基化的胞嘧啶核碱基5-甲基-dC(5mdC)氧化为5-羟甲基-dC(5hmdC)。由于给定基因启动子区域中5mdC的存在会沉默其表达,这种氧化与这类沉默基因的重新激活相伴发生。在急性髓系白血病(AML)和胶质母细胞瘤等不同的高度侵袭性癌症中,TET酶功能的丧失以及因此导致的5hmdC水平降低为肿瘤发展铺平了道路。TET活性的损伤可通过代谢抑制、TET基因本身的功能丧失突变,以及最终通过表观遗传沉默抑制TET表达而发生。重新激活TET酶表达是表观遗传癌症治疗的一个主要目标。在这里我们展示,t

【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=GSE225153

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 202,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

十-十一易位(TET)酶是关键的表观遗传调控因子,它们以α-酮戊二酸依赖的方式将基因组中甲基化的胞嘧啶核碱基5-甲基-dC(5mdC)氧化为5-羟甲基-dC(5hmdC)。由于特定基因启动子区域中5mdC的存在会沉默其表达,这种氧化过程与这类沉默基因的重新激活相伴发生。在急性髓系白血病(AML)和胶质母细胞瘤等不同高度侵袭性癌症中,TET酶功能的丧失及因此导致的5hmdC水平降低为肿瘤发展铺平了道路。TET活性的损伤可通过代谢抑制、TET基因自身的功能丧失性突变,以及最终通过表观遗传沉默抑制TET表达而发生。重新激活TET酶表达是表观遗传癌症治疗的一个主要目标。在此我们展示,碳环抗代谢物5-氮杂-2‘-脱氧胞苷(cAzadC),本被认为在复制过程中抑制DNA甲基化,却导致TET2表达的大幅增加以及5hmdC水平的强烈升高。

我们展示,使用cAzadC治疗与细胞抗肿瘤反应的广泛重新激活密切相关。通过患者来源的异种移植AML小鼠模型,我们表明这在体内转化为显著增强的抗癌效果。

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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