PVRL4在癌症治疗中的分子靶点表达受FOS家族蛋白转录调控

该数据集来自NCBI GEO,标题为PVRL4在癌症治疗中的分子靶点表达受FOS家族蛋白转录调控,属于肿瘤/乳腺癌分类。源站描述指出PVRL4在多种癌症中高表达,研究利用ATAC-seq和ChIP-seq数据在乳腺癌细胞中寻找调控区域,鉴定出增强子区域并发现FOS与其相互作用

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基因组预测GPL173039606
GSE236275: Expression of PVRL4, a molecular target for cancer treatment, is transcriptionally regulated by FOS family protein

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PVRL4在癌症治疗中的分子靶点表达受FOS家族蛋白转录调控

Expression of PVRL4, a molecular target for cancer treatment, is transcriptionally regulated by FOS family protein

该数据集来自NCBI GEO,标题为PVRL4在癌症治疗中的分子靶点表达受FOS家族蛋白转录调控,属于肿瘤/乳腺癌分类。数据通过高通量测序进行表达谱分析,包含1个文件GSE236275_series_matrix.txt.gz,涉及人类样本(9606)和平台GPL17303。源站描述指出PVRL4在多种癌症中高表达,研究利用ATAC-seq和ChIP-seq数据在乳腺癌细胞中寻找调控区域,鉴定出增强子区域并发现FOS与其相互作用。该数据可用于研究PVRL4在乳腺癌中的转录调控机制及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Nectin-4或PVRL4是一个有前景的治疗靶点,因为其在广泛的人类癌症中表达增强。值得注意的是,Enfortumab Vedotin,一种针对PVRL4的ADC,已临床用于治疗尿路上皮膀胱癌。此外,rMV-SLAMblind,一种基因工程溶瘤麻疹病毒,可通过与PVRL4相互作用感染癌细胞并诱导凋亡。尽管PVRL4的转录本在乳腺癌、肺癌和卵巢癌中升高,但其过表达机制尚未阐明。为了阐明其在乳腺癌细胞中表达升高的调控机制,我们利用ATAC-seq和ChIP-seq数据搜索其调控区域。使用乳腺癌细胞,我们鉴定了一个增强子区域。进一步分析揭示FOS与该增强子区域相互作用,并且FOS结合的改变

【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:GPL17303、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=GSE236275

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 02 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

Nectin-4(又称PVRL4)是一个有前景的治疗靶点,因为已在多种人类癌症中发现其表达增强。值得注意的是,针对PVRL4的抗体偶联药物Enfortumab Vedotin已临床用于治疗尿路上皮膀胱癌。此外,rMV-SLAMblind是一种经基因工程改造的溶瘤麻疹病毒,可通过与PVRL4的相互作用感染癌细胞并诱导细胞凋亡。尽管PVRL4的转录本在乳腺癌、肺癌和卵巢癌中升高,但其过表达的机制尚未被揭示。为阐明乳腺癌细胞中PVRL4表达升高的调控机制,我们利用ATAC-seq和ChIP-seq数据寻找其调控区域。利用乳腺癌细胞,我们鉴定出一个增强子区域。进一步分析揭示,FOS与该增强子区域相互作用,且FOS结合基序的改变降低了报告基因活性。与这些数据一致,外源性表达FOS不仅增强了报告基因活性,还增强了乳腺癌细胞中PVRL4的表达。

此外,使用PVRL4-siRNA处理乳腺癌细胞进行的RNA-seq分析显示,PVRL4可能参与细胞因子反应和免疫系统。这些数据表明,FOS至少部分参与乳腺癌细胞中PVRL4表达的调控,并且PVRL4表达升高可能调节癌细胞对细胞因子和免疫系统的反应。

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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