乳腺上皮细胞系中组织选择性雌激素化合物的表观遗传与表达谱分析(ChIP-seq)

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦乳腺上皮细胞系在组织选择性雌激素化合物处理下的表观遗传与表达变化。研究覆盖正常 MCF10A 与乳腺癌 MCF-7 两种细胞系,采用 ChIP-seq 检测组蛋白修饰的基因组分布,并分析 17β-雌二醇、Premarin 化学等效物组合、BZA 及 TSEC 等处

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基因组预测GPL184609606
GSE102436: Epigenetic and Expression Profiling of Tissue Selective Estrogen Compounds in Breast Epithelial Cell Lines (ChIP-seq)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

乳腺上皮细胞系中组织选择性雌激素化合物的表观遗传与表达谱分析(ChIP-seq)

Epigenetic and Expression Profiling of Tissue Selective Estrogen Compounds in Breast Epithelial Cell Lines (ChIP-seq)

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦乳腺上皮细胞系在组织选择性雌激素化合物处理下的表观遗传与表达变化。研究覆盖正常 MCF10A 与乳腺癌 MCF-7 两种细胞系,采用 ChIP-seq 检测组蛋白修饰的基因组分布,并分析 17β-雌二醇、Premarin 化学等效物组合、BZA 及 TSEC 等处理引发的表达改变。数据可用于探索激素治疗相关基因调控与表观遗传机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当前针对绝经期激素治疗的方法包括提供组织特异性有益效应、同时尽量减少与替代疗法相关的癌症风险增加的化合物。本研究考察了两种乳腺上皮细胞系——正常 MCF10A 细胞系和 MCF-7 乳腺癌细胞系——在接受几种当前用于治疗绝经后症状的疗法处理后,组蛋白修饰的基因组分布和表达变化。对使用 17β-雌二醇(E2)、与最丰富的 10 种 Premarin 化学等效物联合治疗(EC10)、非甾体 SERM 巴多昔芬(BZA)以及 TSEC(BZA 联合 EC10(Duavee)或 BZA 联合 E2)处理后观察到的变化进行分析,提供了参与 DNA 复制、核小体的基因表达变化的证据。

【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:GPL18460、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE102436

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 01 202,引用时请注意版本时效。

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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

目前的绝经激素治疗方法包括可提供组织特异性有益作用的化合物,同时努力将替代治疗相关的癌症风险增加降至最低。本研究考察了两种乳腺上皮细胞系——正常MCF10A细胞系和MCF-7乳腺癌细胞系——在经几种当前用于治疗绝经后症状的疗法处理后,组蛋白修饰的基因组分布及表达变化。对经17β-雌二醇(E2)、前10种最丰富的Premarin化学等效物联合处理(EC10)、非甾体SERM巴多昔芬(BZA)以及TSEC(BZA联合EC10[Duavee]或BZA联合E2)处理后所观察到的变化进行分析,提供了参与DNA复制、核小体组装、RNA剪接与加工、生物调控和细胞信号传导的基因以及许多已知类固醇反应基因表达变化的证据。

在染色质状态方面观察到了明显的全局性变化,这些变化对每种乳腺上皮细胞类型具有特异性——正常细胞、基底型MCF10A细胞和ESR/PGR阳性管腔型乳腺癌MCF7细胞系,并且在每个治疗组处理后均观察到选择性变化。具体而言,我们观察到BZA处理后H3K4ac的全局性丢失。这些变化在ESR1结合区域和非结合区域均有观察到,提示启动子和增强子区域均发生了修饰。在MCF7细胞中,BZA处理后H3K4ac水平下降至低于未处理的基础H3K4ac水平。在MCF7中观察到E2和EC10处理导致H3K4ac增加,而将BZA与任一种类固醇联合处理则减轻了这一增加。本研究增进了对表观遗传修饰在内分泌反应性中所起作用的理解,并为联合TSEC化合物在治疗和管理方面具有改善的治疗特征提供了证据。

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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