PML-mTOR-RONIN核复合物调控三阴性乳腺癌核糖体基因表达与衰老的ChIP-seq_mTOR数据

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE283108,聚焦三阴性乳腺癌中PML-mTOR-RONIN核复合物对核糖体基因表达和衰老的调控,包含1个ChIP-seq_mTOR样本文件(GSE283108_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,物种为人(

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基因组GPL203019606
GSE283108: Regulation of ribosomal gene expression and senescence by a PML-mTOR-RONIN nuclear complex in triple-negative breast cancer [ChIP-seq_mTOR]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

PML-mTOR-RONIN核复合物调控三阴性乳腺癌核糖体基因表达与衰老的ChIP-seq_mTOR数据

Regulation of ribosomal gene expression and senescence by a PML-mTOR-RONIN nuclear complex in triple-negative breast cancer [ChIP-seq_mTOR]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE283108,聚焦三阴性乳腺癌中PML-mTOR-RONIN核复合物对核糖体基因表达和衰老的调控,包含1个ChIP-seq_mTOR样本文件(GSE283108_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,物种为人(9606),平台为GPL20301。数据可用于研究PML沉默诱导的衰老相关转录调控及核糖体蛋白基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌中最具侵袭性的形式,与预后不良和高复发风险相关,治疗选择有限。虽然诱导衰老(一种细胞生长停滞状态)通常可通过现有抗癌治疗实现,但衰老可通过一种称为衰老相关分泌表型(SASP)的持续增强的炎症状态而不利地促进肿瘤发生。因此,迫切需要精确阐明调控衰老的潜在机制。在此,我们研究了在TNBC中沉默早幼粒细胞白血病蛋白(PML)表达所引发的有益抗癌衰老反应,其中PML发挥致癌作用。功能基因组学研究提示一组特定核糖体蛋白(RP)基因的下调与不良临床结局相关。Re

【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:GPL20301、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=GSE283108

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 11 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌中最具侵袭性的形式,与预后不良和高复发风险相关,且治疗选择有限。虽然衰老(一种细胞生长停滞状态)的诱导通常可通过现有的抗癌治疗实现,但衰老可通过一种被称为衰老相关分泌表型(SASP)的持续增强的炎症状态而不利地促进肿瘤发生。因此,迫切需要精确阐明调控衰老的潜在调控机制。在此,我们研究了在TNBC中沉默早幼粒细胞白血病蛋白(PML)表达所引发的有益抗癌衰老反应,其中PML发挥致癌作用。功能基因组学研究揭示了一组与不良临床结局相关的特定核糖体蛋白(RP)基因的下调。单独重新引入RPL38或RPL39L(而非RPS14,一种与良好结局相关的RP)足以阻断PML敲低所诱导的衰老表型。

研究发现,PML对RP基因的调控涉及在它们的启动子上组装一个此前未被认识的PML-mTOR-RONIN转录复合体。此外,我们显示RONIN水平在TNBC中升高,并且RONIN沉默能够重现PML缺陷细胞的衰老表型。这项工作为TNBC提供了新的治疗见解,涉及诱导衰老的疗法或衰老细胞清除药物。

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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