GSE268110:EC-8042破坏初级SP/KLF转录调控网络及HDACi治疗诱导的次级网络[SP1与H3K27me3 CUT&Tag]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE268110),包含人脑桥祖细胞(hPPCs)与 H3K27M 突变 DIPG 细胞的 SP1 和 H3K27me3 CUT&Tag 测序数据,用于分析 SP/KLF 转录因子在开放染色质区域的富集及其与 H3K27me3 缺失的关系
![GSE268110: EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [SP1&H3K27me3 CUT&Tag]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/167367.jpg)
基本信息
资源简介
GSE268110:EC-8042破坏初级SP/KLF转录调控网络及HDACi治疗诱导的次级网络[SP1与H3K27me3 CUT&Tag]
EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [SP1&H3K27me3 CUT&Tag]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE268110),包含人脑桥祖细胞(hPPCs)与 H3K27M 突变 DIPG 细胞的 SP1 和 H3K27me3 CUT&Tag 测序数据,用于分析 SP/KLF 转录因子在开放染色质区域的富集及其与 H3K27me3 缺失的关系。数据可用于研究 DIPG 的表观遗传调控机制、评估 EC-8042 对 SP/KLF 网络的影响,以及探索 HDACi 诱导的次级调控网络(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)常携带 H3K27M 突变,是缺乏有效治疗手段的致死性儿童脑肿瘤。已证明 DIPG 开放染色质区域高度富集 SP/KLF 基序。利用人脑桥祖细胞(hPPCs)和 H3K27M 突变 DIPG 细胞中 SP1 与 H3K27me3 的 CUT&Tag,我们检测到 SP1 占据增加与 H3K27me3 丢失相关。在此,我们的表观基因组分析揭示,与正常脑桥神经祖细胞相比,H3K27M 突变 DIPG 细胞的开放染色质区域中 SP/KLF 转录因子显著富集。我们表明,SP1 缺失或用 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(H
【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=GSE268110
【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
弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPGs)是一种致命的小儿脑肿瘤,常伴有H3K27M突变,目前尚无有效治疗方法。已证实DIPG开放的染色质区域高度富集SP/KLF基序。通过对人桥脑祖细胞(hPPCs)和H3K27M突变的DIPG细胞进行SP1和H3K27me3的CUT&Tag检测,我们发现SP1占据的增加与H3K27me3的丢失相关。在此,我们的表观基因组分析揭示,与正常桥脑神经祖细胞相比,H3K27M突变的DIPG细胞开放染色质区域中SP/KLF转录因子显著富集。我们表明,SP1的耗竭或用EC-8042(一种优化的普卡霉素类似物)抑制SP/KLF DNA结合,可显著抑制H3K27M-DIPG细胞的增殖和侵袭性。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协同作用,抑制H3K27M-DIPG细胞的生长。
在分别用DMSO、EC-8042、vorinostat以及vorinostat与EC-8042联合处理SU-DIPG-XVII细胞后,对SP1进行的CUT&Tag分析显示,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转录调控网络以及由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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