PVRL4表达受FOS家族蛋白转录调控的ATAC数据集
该数据集来自NCBI GEO,聚焦乳腺癌中PVRL4(Nectin-4)表达上调的转录调控机制。数据通过ATAC-seq和ChIP-seq在乳腺癌细胞中寻找PVRL4的调控区域,并鉴定出与FOS相互作用的增强子区域
![GSE240039: Expression of PVRL4, a molecular target for cancer treatment, is transcriptionally regulated by FOS family protein [ATAC]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/163789.jpg)
基本信息
资源简介
PVRL4表达受FOS家族蛋白转录调控的ATAC数据集
Expression of PVRL4, a molecular target for cancer treatment, is transcriptionally regulated by FOS family protein [ATAC]
该数据集来自NCBI GEO,聚焦乳腺癌中PVRL4(Nectin-4)表达上调的转录调控机制。数据通过ATAC-seq和ChIP-seq在乳腺癌细胞中寻找PVRL4的调控区域,并鉴定出与FOS相互作用的增强子区域。数据集包含1个文件,可用于研究PVRL4在乳腺癌中的转录调控机制及染色质可及性分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 03 202。
【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,因为其在多种人类癌症中表达增强。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,基因工程溶瘤麻疹病毒rMV-SLAMblind可通过与PVRL4相互作用感染癌细胞并诱导凋亡。尽管PVRL4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:GPL16791、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=GSE240039
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 08 202,引用时请注意版本时效。
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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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