AR与GATA3互作诱导乳腺癌管腔上皮表型及谱系限制基因调控 [ER阳性PDX GATA3 ChIP-seq]
研究聚焦GATA3与雄激素受体AR在乳腺癌中的相互作用,通过高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,涉及GPL18573平台与人类样本9606
![GSE178254: AR interacts with GATA3 to induce a luminal epithelial phenotype in breast cancer through regulation of lineage-restricted genes [ER-positive_PDX_GATA3_ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/168141.jpg)
基本信息
资源简介
AR与GATA3互作诱导乳腺癌管腔上皮表型及谱系限制基因调控 [ER阳性PDX GATA3 ChIP-seq]
AR interacts with GATA3 to induce a luminal epithelial phenotype in breast cancer through regulation of lineage-restricted genes [ER-positive_PDX_GATA3_ChIP-seq]
该数据集为GSE178254系列中的ER阳性PDX样本GATA3 ChIP-seq数据,来源于NCBI GEO,包含1个series matrix文件。研究聚焦GATA3与雄激素受体AR在乳腺癌中的相互作用,通过高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,涉及GPL18573平台与人类样本9606。数据可用于探索GATA3和AR在管腔谱系限制基因转录调控中的结合位点与协同机制,为乳腺癌管腔上皮表型相关研究提供支持(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 15 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):GATA3转录因子被认为对正常和恶性乳腺上皮细胞(MECs)的管腔发育与分化至关重要。雄激素受体(AR)也与乳腺癌中不依赖雌激素受体(ER)的管腔基因表达谱相关,并已被证明可促进小鼠MECs从基底向管腔表型的转变。迄今为止,GATA3与AR在乳腺癌谱系驱动基因转录调控中的潜在相互作用从未被研究。我们的无偏蛋白质组学分析在多种乳腺癌细胞类型中鉴定出GATA3是新型AR相互作用蛋白,无论ER表达状态如何。我们发现AR与GATA3在正常和恶性乳腺上皮的细胞质和细胞核中相互作用,且雄激素处理可增强该相互作用。雄激素刺激乳腺癌细胞也诱导
【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/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE178254
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 15 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
GATA3转录因子被认为对正常和恶性乳腺上皮细胞(MECs)的腔面发育与分化至关重要。雄激素受体(AR)也与乳腺癌中腔面基因表达谱相关,且不依赖于雌激素受体(ER),并已证明能促进小鼠MECs从基底向腔面表型的转变。迄今为止,GATA3与AR在乳腺癌谱系驱动基因转录调控中的潜在相互作用尚未被研究。我们的无偏蛋白质组学分析发现,无论ER表达情况如何,GATA3在多种乳腺癌细胞类型中均作为新型AR相互作用蛋白存在。我们展示了AR与GATA3在正常和恶性乳腺上皮的细胞质和细胞核中相互作用,且这种相互作用在雄激素处理后增强。雄激素刺激乳腺癌细胞还诱导了AR和GATA3的核转位,并导致共定位的AR和GATA3染色质结合事件富集。
我们利用ER+和/或ER-乳腺癌细胞系以及ER+患者来源的异种移植(PDX)乳腺癌模型,鉴定出在所有模型中均保守存在的一组由AR激动剂诱导的AR与GATA3共同占据的顺式调控元件。敲低实验表明,GATA3作为AR的共调控因子,上调已知腔面谱系基因(如EHF、AQP3和KDM4B)的转录,并下调基底谱系基因(如SMAD3和ELK3)。此外,我们还发现,在雄激素刺激下,这些共同的AR-GATA3顺式调控元件亚群的染色质可及性增加,从而驱动乳腺癌中腔面谱系身份的形成。总体而言,AR-GATA3的相互作用及其功能提供了一种机制,通过调控谱系限制性标志物的表达,支撑那些被归类为具有腔面成熟转录组、且不依赖于ER状态的上皮性乳腺癌细胞。
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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