PRJNA384285:胶质母细胞瘤化疗诱导RNA互作组图谱[RNA-Seq]

该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤干细胞样细胞对烷化剂替莫唑胺(TMZ)的细胞与转录响应,通过RNA-Seq开展全局转录组分析,刻画涉及转录因子、mRNA、miRNA与lncRNA的调控回路

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基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA384285: Mapping the chemotherapy-induced RNA interactome in Glioblastoma [RNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA384285:胶质母细胞瘤化疗诱导RNA互作组图谱[RNA-Seq]

该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤干细胞样细胞对烷化剂替莫唑胺(TMZ)的细胞与转录响应,通过RNA-Seq开展全局转录组分析,刻画涉及转录因子、mRNA、miRNA与lncRNA的调控回路。数据覆盖化疗诱导的RNA互作组,可用于研究TMZ对mRNA及多种非编码RNA表达的影响,并支撑非编码RNA在药物响应中潜在功能的预测分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):长非编码RNA(lncRNA)日益被视为转录和表观遗传驱动细胞多样化的重要参与者。迄今为止,lncRNA在更动态的转录重编程(即药物响应)中的功能在很大程度上尚未被探索。在此,我们研究了胶质母细胞瘤(最具侵袭性和临床难治性的脑癌)中化疗诱导的调控回路。我们对胶质母细胞瘤干细胞样细胞对烷化剂替莫唑胺(TMZ)的细胞和转录响应进行了详细表征。我们发现,除mRNA外,TMZ还影响大量非编码RNA(miRNA、snoRNA、lncRNA)的表达。我们的全局转录组分析全面表征了涉及转录因子、mRNA、miRNA和lncRNA的调控回路。为分析这些l

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA384285

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

长链非编码RNA(lncRNAs)在转录及表观遗传驱动的细胞多样化中日益被视为重要参与者。迄今为止,lncRNA在更为动态的转录重编程,即药物反应中的作用,很大程度上仍未被探索。在此,我们研究了胶质母细胞瘤——最具侵袭性和临床难治性的脑癌——中化疗诱导的调控网络。我们对胶质母细胞瘤干细胞样细胞对烷化剂替莫唑胺(TMZ)的细胞及转录反应进行了详细表征。我们发现,除mRNA外,TMZ还影响大量非编码RNA(miRNA、snoRNA、lncRNA)的表达。我们的全局转录组分析全面描绘了涉及转录因子、mRNA、miRNA和lncRNA的调控网络。为了分析这些 largely 未知RNA分子的推定功能,我们开发了一套流程,整合来自多个公共数据库及我们自身实验的小RNA和大RNA测序数据。这导致了胶质母细胞瘤RNA相互作用组的鉴定,并使我们能够定义由lncRNA介导的调控环路。

我们确定了22个参与转录调控基序的关键lncRNA,以及3个与患者预后相关的lncRNA,这些lncRNA独立于其他已知的反应预测因子。对胶质母细胞瘤中TMZ诱导的分子网络的研究揭示了基于编码和非编码RNA的胶质母细胞瘤化疗耐药性的新预测因子,以及对抗这种耐药性的潜在靶点。总体设计:在TMZ处理或载体对照下,对3个GBM干细胞样细胞和神经干细胞进行RNA和小RNA谱分析,每组设三个重复。本系列代表RNA谱分析数据集。

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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