NR4A1通过R-loop依赖性抑制即刻早期基因转录延伸以抑制癌症复制压力 [ChIP-seq]
该数据集为GSE161852的ChIP-seq部分,来源于NCBI,聚焦肿瘤/乳腺癌。研究通过ChIP-seq等高通量测序方法,分析NR4A1在即刻早期基因(IEG)基因体上的结合与基因组占据情况,涉及R-loop形成、RNA Pol II结合及转录延伸调控
![GSE161852: NR4A1 suppresses cancer replication stress through R-loop-dependent inhibition of immediate early gene transcriptional elongation [ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/166851.jpg)
基本信息
资源简介
NR4A1通过R-loop依赖性抑制即刻早期基因转录延伸以抑制癌症复制压力 [ChIP-seq]
NR4A1 suppresses cancer replication stress through R-loop-dependent inhibition of immediate early gene transcriptional elongation [ChIP-seq]
该数据集为GSE161852的ChIP-seq部分,来源于NCBI,聚焦肿瘤/乳腺癌。研究通过ChIP-seq等高通量测序方法,分析NR4A1在即刻早期基因(IEG)基因体上的结合与基因组占据情况,涉及R-loop形成、RNA Pol II结合及转录延伸调控。数据包含1个文件(GSE161852_series_matrix.txt.gz),可用于探索NR4A1在乳腺癌细胞复制压力适应中的表观遗传调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):致癌性增殖信号的失调会触发癌细胞的复制压力,癌细胞必须适应这种压力。即刻早期基因(IEGs)通过应激诱导的快速瞬时表达爆发而被识别,对整合下游信号通路至关重要。在研究患者来源的乳腺癌细胞的肿瘤起始过程中,我们观察到IEGs的基因体和3’-UTR处获得开放染色质结构域,这在全基因组中是独特的。通过体内和体外建模,我们证明IEG和孤儿核受体NR4A1定位于多个IEG基因体上,在那里它与RNA Pol II结合,阻止转录延伸并产生广泛的R-loop和可及的染色质。急性应激会迅速将NR4A1从IEG基因体上移除,触发其预置转录本的立即释放。在乳腺癌细胞中,NR4A1过表达会增加肿瘤
【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:GPL20795、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=GSE161852
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 04 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
致癌性增殖信号的失调会触发癌细胞的复制应激,而癌细胞必须适应这种应激。即刻早期基因(IEGs)因其在应激诱导下快速短暂的表达爆发而被识别,是整合下游信号通路的关键。在研究患者来源的乳腺癌细胞的肿瘤起始过程时,我们观察到IEGs的基因体和3‘-UTR处获得了开放染色质结构域,且这一现象在全基因组中具有独特性。通过体内和体外建模,我们证明IEG和孤儿核受体NR4A1定位于多个IEG基因体上,在那里与RNA Pol II结合,阻滞转录延伸并产生广泛的R环和可及染色质。急性应激会迅速将NR4A1从IEG基因体上移除,触发其预置转录本的即时释放。在乳腺癌细胞中,NR4A1过表达会增加肿瘤发生;相反,其缺失会导致由IEG靶基因FOS失调驱动的未补偿性复制应激、染色体不稳定和有丝分裂灾难。
大部分原发性乳腺癌及其他癌症在即刻早期基因(IEGs)的基因体处呈现开放的染色质状态,这与NR4A1功能得以保留相一致。因此,NR4A1介导了一种新颖的转录延伸检查点,该检查点对应激诱导基因具有特异性,并且是这些基因快速爆发性表达所必需的。那些在适应慢性复制应激过程中保留了这一机制的癌症,其增殖可能依赖于NR4A1。
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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