CPI203(BET抑制剂)在多种胶质母细胞瘤细胞系中下调一组一致的DNA合成基因 [ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为CPI203(一种BET抑制剂)在多种胶质母细胞瘤细胞系中下调一组一致的DNA合成基因的ATAC-seq部分

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基因组GPL185739606
GSE290922: CPI203, a BET inhibitor, down-regulates a consistent set of DNA synthesis genes across a wide array of glioblastoma lines [ATAC-seq]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

CPI203(BET抑制剂)在多种胶质母细胞瘤细胞系中下调一组一致的DNA合成基因 [ATAC-seq]

CPI203, a BET inhibitor, down-regulates a consistent set of DNA synthesis genes across a wide array of glioblastoma lines [ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为CPI203(一种BET抑制剂)在多种胶质母细胞瘤细胞系中下调一组一致的DNA合成基因的ATAC-seq部分。数据包含1个文件(GSE290922_series_matrix.txt.gz),属于基因组结合/占据谱分析(高通量测序),物种为人类(9606),平台为GPL18573。研究通过系统筛选染色质修饰化合物,在患者来源的胶质母细胞瘤细胞系中寻找有前景的化合物及其相关基因靶点,可用于研究BET抑制剂对染色质可及性的影响及胶质母细胞瘤生长相关基因调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:胶质母细胞瘤利用恶性基因表达通路驱动生长。许多这些基因通路无法通过分子靶向药物直接触及。染色质修饰化合物可以改变基因表达并靶向胶质母细胞瘤生长通路。在本研究中,我们利用对一组患者来源的胶质母细胞瘤细胞系进行染色质修饰化合物的系统性筛选,以识别有前景的化合物及其相关基因靶点。

【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:GPL18573、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=GSE290922

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 06 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

引言:胶质母细胞瘤利用恶性基因表达通路来驱动生长。其中许多基因通路无法通过分子靶向药物直接触及。染色质修饰化合物能够改变基因表达并靶向胶质母细胞瘤的生长通路。在本研究中,我们利用染色质修饰化合物对一组患者来源的胶质母细胞瘤细胞系进行系统性筛选,以识别有前景的化合物及其相关的基因靶点。方法:对五种胶质母细胞瘤细胞系进行药物筛选,所用106种染色质修饰化合物代表36个独特的药物类别,以确定十二个最有前景的药物类别及每个类别中最佳的候选抑制剂。随后,将这十二种药物在一组十二个患者来源的胶质瘤球细胞系中进行测试,以识别生长抑制情况及相应的基因表达模式。采用重叠分析和加权共表达网络分析(WCGNA)来确定潜在的靶基因和基因通路。结果:初步药物筛选确定了十二种候选药物制剂用于进一步测试。

药物敏感性检测表明,胶质瘤球细胞系之间总体上存在高度变异性。然而,CPI203是最持续有效的化合物,而BET抑制剂类是在整个胶质瘤球细胞系 panel 中最持续有效的一类化合物。相应地,大多数受试化合物对胶质瘤球细胞系之间基因表达的影响具有高度变异性。CPI203作为唯一在不同胶质瘤球细胞系中对基因表达诱导一致效应的化合物而脱颖而出,具体表现为DNA合成基因的下调。在十二个受试细胞系中,CDKN2A和CDKN2B的高表达将药物敏感性较高的细胞系与耐药性较高的细胞系区分开来。WGCNA鉴定出两个致癌基因模块(FBXO5和MELK),它们被CPI203(FBXO5)和ML228(FBXO5和MELK)有效下调。Co

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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