非典型畸胎样/横纹肌样瘤体外药物基因组学研究(甲基化数据)
该数据集来自 NCBI GEO(GSE282878),聚焦非典型畸胎样/横纹肌样瘤(AT/RT)的甲基化谱数据,采用基因组 tiling 芯片进行甲基化 profiling,包含 1 个数据文件
![GSE282878: An in vitro pharmacogenomic approach reveals subtype-specific therapeutic vulnerabilities in atypical teratoid/rhabdoid tumors (AT/RT) [Methylation]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/159273.jpg)
基本信息
资源简介
非典型畸胎样/横纹肌样瘤体外药物基因组学研究(甲基化数据)
An in vitro pharmacogenomic approach reveals subtype-specific therapeutic vulnerabilities in atypical teratoid/rhabdoid tumors (AT/RT) [Methylation]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE282878),聚焦非典型畸胎样/横纹肌样瘤(AT/RT)的甲基化谱数据,采用基因组 tiling 芯片进行甲基化 profiling,包含 1 个数据文件。源站描述显示该研究对 13 个 AT/RT 细胞系开展 768 种小分子药物的体外高通量药物筛选,并分析 AT/RT-TYR、-SHH 和 -MYC 等分子亚型对 MEK 与 MDM2 抑制剂的差异反应。该数据可用于 AT/RT 分子亚型分类及亚型特异性治疗脆弱性的探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):非典型畸胎样/横纹肌样瘤(AT/RT)是一种高度恶性的胚胎性脑肿瘤,由使 SMARCB1 或较少见的 SMARCA4 基因失活的遗传改变驱动。大规模分子谱研究已识别出称为 AT/RT-TYR、-SHH 和 -MYC 的 distinct 分子亚型。尽管对 AT/RT 生物学的认识不断增加,某些风险组仍缺乏治愈性治疗选择,这些患者的结局仍然很差。我们在 13 个 AT/RT 细胞系中对 768 种小分子药物(涵盖常规化疗药物和后期开发药物)进行了体外高通量药物筛选,并确定了实体内部和实体间的差异反应,以揭示特定的脆弱性。我们的数据表明,在体外,丝裂原活化蛋白激酶激酶(MEK)和小鼠双微体 2 同源物(MDM2)抑制剂在 A
【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:GPL21145、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=GSE282878
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
非典型畸胎样/横纹肌样瘤(AT/RT)是一种高度恶性的胚胎性脑肿瘤,由SMARCB1基因或较少见的SMARCA4基因失活性遗传改变驱动。大规模分子谱研究已鉴定出不同的分子亚型,命名为AT/RT-TYR、-SHH和-MYC。尽管对AT/RT生物学的认识不断增加,某些风险组仍缺乏治愈性治疗选择,这些患者的预后仍然很差。我们对13个AT/RT细胞系进行了768种小分子药物的体外高通量药物筛选,涵盖传统化疗药物和后期开发药物,并确定了实体内和实体间差异反应,以揭示特定的脆弱性。我们的数据表明,与其他高级别脑肿瘤细胞系(包括髓母细胞瘤和恶性胶质瘤模型)相比,AT/RT细胞系在体外对丝裂原活化蛋白激酶激酶(MEK)和小鼠双微体2同源物(MDM2)抑制剂具有优先活性。
此外,我们通过将药物反应数据与大规模DNA甲基化及基于RNASeq的表达谱数据整合,成功将不同的药物反应模式与AT/RT分子亚型相关联。亚型依赖性的药物反应谱显示,AT/RT-SHH细胞系对B细胞淋巴瘤2(BCL2)和热休克蛋白90(HSP90)抑制剂敏感,而在一部分AT/RT-MYC细胞系中,微管抑制剂、驱动蛋白纺锤体蛋白(KSP)抑制剂以及真核翻译起始因子4E(eIF4E)抑制剂briciclib的活性增强。总之,我们的体外药物基因组学方法揭示了AT/RT细胞系中肿瘤类型和亚型特异性治疗脆弱性的临床前证据,这可能为新型药理策略的未来体内及临床评估提供参考。
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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