EC-8042破坏SP/KLF原发与HDACi诱导的次级转录调控网络的ATAC-seq数据集
该数据集来自NCBI GEO(GSE268109),包含针对弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG)的ATAC-seq数据。数据可用于分析DIPG相关染色质开放区域、SP/KLF转录因子结合基序富集及HDAC抑制剂与EC-8042联合处理的表观遗传调控效应(来源 NCBI)
![GSE268109: EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [ATAC-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/167369.jpg)
基本信息
资源简介
EC-8042破坏SP/KLF原发与HDACi诱导的次级转录调控网络的ATAC-seq数据集
EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [ATAC-seq]
该数据集来自NCBI GEO(GSE268109),包含针对弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG)的ATAC-seq数据。研究在人类脑桥祖细胞(hPPCs)和H3K27M突变DIPG细胞中开展ATAC-seq,并在SU-DIPG-XVII细胞中比较DMSO、EC-8042、vorinostat及联合处理后的染色质可及性变化。数据可用于分析DIPG相关染色质开放区域、SP/KLF转录因子结合基序富集及HDAC抑制剂与EC-8042联合处理的表观遗传调控效应(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG)是常携带H3K27M突变的致死性儿童脑肿瘤,目前尚无有效治疗。通过对人类脑桥祖细胞(hPPCs)和H3K27M突变DIPG细胞进行ATAC-seq,我们发现DIPG开放染色质区域高度富集SP/KLF基序。我们表明,SP1敲低或用EC-8042(一种优化的Mithramycin类似物)抑制SP/KLF DNA结合,可显著抑制H3K27M-DIPG细胞的增殖和侵袭性。在表观遗传药物筛选中,我们发现组蛋白去乙酰化酶抑制剂(HDACi)与EC-8042协同抑制H3K27M-DIPG细胞生长。随后我们在用DMSO、EC-8042、vorinostat及vorinostat与EC-8042联合处理后的SU-DIPG-XVII细胞中进行ATAC-seq,发现HDACi处理增强了SP/KLF因子的染色质可及性,而
【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:GPL24676、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=GSE268109
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 26 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPGs)是一种致死性儿童脑肿瘤,常携带H3K27M突变,目前尚无有效治疗方法。通过对人脑桥祖细胞(hPPCs)和H3K27M突变的DIPG细胞进行ATAC-seq,我们发现DIPG开放的染色质区域高度富集SP/KLF基序。我们证明,敲低SP1或用EC-8042(一种优化的光神霉素类似物)抑制SP/KLF DNA结合,可显著抑制H3K27M-DIPG细胞的增殖和侵袭能力。在表观遗传药物的筛选中,我们发现组蛋白去乙酰化酶抑制剂(HDACi)与EC-8042协同抑制H3K27M-DIPG细胞生长。随后,我们对分别用DMSO、EC-8042、伏立诺他以及伏立诺他联合EC-8042处理的SU-DIPG-XVII细胞进行了ATAC-seq,发现HDACi处理增强了染色质对SP/KLF因子的可及性,而EC-8042则同时破坏了初级SP/KLF转录调控网络和HDACi处理诱导的次级网络。
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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