GSE244537:HER2阳性乳腺癌曲妥珠单抗进化适应中表观遗传修饰与染色质结构改变导致脂质代谢重编程的揭示

该数据集来自NCBI GEO,聚焦HER2阳性乳腺癌在曲妥珠单抗治疗过程中产生的继发性耐药进化适应。数据涵盖曲妥珠单抗敏感与继发耐药乳腺癌细胞的转录组、表观基因组及三维基因组结构信息,用于探究耐药相关的全局代谢重编程是否源于组蛋白修饰和染色质结构的全基因组改变,特别是脂质代谢关键基因启动子区H3K2

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GSE244537: Unveiling alterations of epigenetic modifications and chromatin architecture leading to lipid metabolic reprogramming during the evolutionary trastuzumab adaptation of HER2-positive breast cancer

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

GSE244537:HER2阳性乳腺癌曲妥珠单抗进化适应中表观遗传修饰与染色质结构改变导致脂质代谢重编程的揭示

Unveiling alterations of epigenetic modifications and chromatin architecture leading to lipid metabolic reprogramming during the evolutionary trastuzumab adaptation of HER2-positive breast cancer

该数据集来自NCBI GEO,聚焦HER2阳性乳腺癌在曲妥珠单抗治疗过程中产生的继发性耐药进化适应。数据涵盖曲妥珠单抗敏感与继发耐药乳腺癌细胞的转录组、表观基因组及三维基因组结构信息,用于探究耐药相关的全局代谢重编程是否源于组蛋白修饰和染色质结构的全基因组改变,特别是脂质代谢关键基因启动子区H3K27me3与H3K4me3修饰变异对转录活性的调控。可用于耐药机制研究与表观遗传调控分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):继发性曲妥珠单抗耐药代表HER2阳性乳腺癌在抗HER2治疗过程中的进化适应。目前大多数研究倾向于优先关注HER2及其相关信号通路,往往忽视更广泛但看似不太相关的细胞过程及其相关的遗传和表观遗传机制。本文不仅对转录组数据进行了表征,还检查了曲妥珠单抗敏感和继发耐药乳腺癌细胞中的表观基因组和三维基因组结构信息。研究结果表明,与曲妥珠单抗耐药相关的全局代谢重编程可能源于组蛋白修饰和染色质结构的全基因组改变。具体而言,参与脂质代谢的关键基因的转录活性似乎受到变异启动子H3K27me3和H3K4me3修饰的调控

【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:GPL24676、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=GSE244537

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 21 202,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

继发性曲妥珠单抗耐药代表HER2阳性乳腺癌在抗HER2治疗过程中的进化适应。目前大多数研究倾向于优先关注HER2及其相关信号通路,往往忽视更广泛但似乎不太相关的细胞过程及其相关的遗传和表观遗传机制。本研究不仅对转录组数据进行了表征,还考察了曲妥珠单抗敏感和继发性耐药乳腺癌细胞的表观基因组和三维基因组结构信息。研究结果揭示,与曲妥珠单抗耐药相关的全局代谢重编程可能源于组蛋白修饰和染色质结构的全基因组改变。具体而言,参与脂质代谢的关键基因的转录活性似乎受到变异型启动子H3K27me3和H3K4me3修饰以及启动子-增强子相互作用的调控。这些发现为癌细胞如何适应抗肿瘤药物提供了有价值的见解,并有可能影响未来的诊断和治疗策略。

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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