GSE268111: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。[H3K27me3 ChIP-seq]
研究聚焦于致死性儿童脑肿瘤 DIPG 对 HDACi 耐药机制,探索 EC-8042 与 HDACi 联合治疗的可能性。数据可用于分析 H3K27me3 修饰变化,揭示 EC-8042 逆转 HDACi 激活转录程序的表观遗传基础(来源 NCBI)
![GSE268111: EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [H3K27me3 ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/167368.jpg)
基本信息
资源简介
GSE268111: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。[H3K27me3 ChIP-seq]
EC-8042 disrupts both the primary SP/KLF transcription regulatory network and the secondary network induced by HDACi treatment. [H3K27me3 ChIP-seq]
该数据集为 NCBI GEO 收录的 H3K27me3 ChIP-seq 数据,来源于 SU-DIPG-XVII 细胞,分别经 DMSO、EC-8042、vorinostat 及 vorinostat 联合 EC-8042 处理。研究聚焦于致死性儿童脑肿瘤 DIPG 对 HDACi 耐药机制,探索 EC-8042 与 HDACi 联合治疗的可能性。数据可用于分析 H3K27me3 修饰变化,揭示 EC-8042 逆转 HDACi 激活转录程序的表观遗传基础(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)是致死性儿童脑肿瘤,治疗选择有限。这些肿瘤常携带 H3K27M 突变,在临床试验中对组蛋白去乙酰化酶抑制剂(HDACi)耐药,原因尚不清楚。鉴于此,亟需探索 HDACi 临床疗效不足的原因,并确定治疗 DIPG 的有效联合治疗策略。为探索将 HDACi 与 EC-8042(一种阻断 SP/KLF 因子 DNA 结合的 Mithramycin 类似物)联合的可能性,我们对经 DMSO、EC-8042、vorinostat 及 vorinostat 联合 EC-8042 处理后的 SU-DIPG-XVII 细胞进行了 H3K27me3 的 ChIP-seq。并发现 EC-8042 可逆转由 HDACi 引起的激活转录程序。
【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=GSE268111
【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)是致死性的儿童脑肿瘤,治疗选择有限。这类肿瘤常携带H3K27M突变,在临床试验中对组蛋白去乙酰化酶抑制剂(HDACi)耐药,其原因尚不清楚。鉴于此,亟需探究HDACi临床表现不足的原因,并确定治疗DIPG的有效联合治疗策略。为探索将HDACi与EC-8042(一种米特拉霉素类似物,可阻断SP/KLF因子的DNA结合)联合使用的可能性,我们对经DMSO、EC-8042、伏立诺他及伏立诺他联合EC-8042处理后的SU-DIPG-XVII细胞进行了H3K27me3的ChIP-seq分析,发现EC-8042可逆转由HDACi引起的激活转录程序。
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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