GBM IDH野生型中STAT3-PXN正反馈环路:YB-1泛素化的转录调控与抑制

该数据集来自NCBI GEO,包含对U87和U373胶质母细胞瘤细胞系进行YB-1稳定敲低(shRNA)及对照(scrambled shRNA)后的mRNA测序数据,用于解析YB-1缺失引起的全基因组转录组改变,鉴定差异表达基因并进行GO和KEGG功能富集分析,以探讨YB-1在GBM进展中的转录调控

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE294052: Deciphering the STAT3-PXN positive feedback loop in GBM, IDH-wildtype: transcriptional regulation and inhibition of YB-1 ubiquitination

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GBM IDH野生型中STAT3-PXN正反馈环路:YB-1泛素化的转录调控与抑制

Deciphering the STAT3-PXN positive feedback loop in GBM, IDH-wildtype: transcriptional regulation and inhibition of YB-1 ubiquitination

该数据集来自NCBI GEO,包含对U87和U373胶质母细胞瘤细胞系进行YB-1稳定敲低(shRNA)及对照(scrambled shRNA)后的mRNA测序数据,用于解析YB-1缺失引起的全基因组转录组改变,鉴定差异表达基因并进行GO和KEGG功能富集分析,以探讨YB-1在GBM进展中的转录调控作用及STAT3-PXN正反馈环路机制。数据可用于差异表达分析、通路富集和胶质母细胞瘤转录调控研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Y-box结合蛋白1(YB-1)与胶质母细胞瘤(GBM)的进展有关,这是一种高度侵袭性的脑肿瘤。本研究通过对使用靶向YB-1的短发夹RNA(shRNA)稳定敲低YB-1的U87和U373胶质母细胞瘤细胞系进行mRNA测序(RNA-seq),并以载体递送的无意义shRNA作为对照组,探讨了YB-1在GBM中的转录调控作用。高通量测序阐明了YB-1耗竭导致的全基因组转录组改变,包括与关键细胞通路相关的差异表达基因(DEGs)。此外,采用基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)进行的功能富集分析强调了YB-1可能参与肿瘤进展机制。这些发现提供了一个全面的资源,

【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=GSE294052

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

Y-box结合蛋白1(YB-1)与胶质母细胞瘤(GBM)的进展有关,后者是一种高度侵袭性的脑肿瘤。本研究通过利用YB-1靶向短发夹RNA(shRNA)对U87和U373胶质母细胞瘤细胞系进行稳定敲低,并以载体递送的乱序shRNA作为对照组,对这些细胞系开展mRNA测序(RNA-seq),从而探究YB-1在GBM中的转录调控作用。高通量测序阐明了YB-1缺失所致的全基因组转录组改变,包括与关键细胞通路相关的差异表达基因(DEGs)。此外,采用基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)进行的功能富集分析,凸显了YB-1在肿瘤进展机制中的可能参与。这些发现提供了一份全面的资源,增进了我们对胶质母细胞瘤中YB-1驱动分子机制的理解。

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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