CDK12缺陷通过重塑核心转录机器促进表观遗传可塑性(MeDIP-seq 2)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 CDK12 缺陷通过重塑核心转录机器促进表观遗传可塑性(MeDIP-seq 2),属于肿瘤/乳腺癌方向

geo
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基因组分类GPL280389606
GSE287617: Defects in CDK12 promote epigenetic plasticity through remodeling of the core transcription machinery (MeDIP-seq 2)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

CDK12缺陷通过重塑核心转录机器促进表观遗传可塑性(MeDIP-seq 2)

Defects in CDK12 promote epigenetic plasticity through remodeling of the core transcription machinery (MeDIP-seq 2)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 CDK12 缺陷通过重塑核心转录机器促进表观遗传可塑性(MeDIP-seq 2),属于肿瘤/乳腺癌方向。数据采用高通量测序的甲基化谱分析,平台为 GPL28038,物种为 9606,包含 1 个文件 GSE287617_series_matrix.txt.gz,作者为 Jing,Liang。源站描述指出 CDK12 活性下降会耗竭前列腺癌细胞及前列腺、卵巢、乳腺癌患者肿瘤中的 DNA 甲基化,且甲基化丢失富集于前列腺癌 MYC 结合位点,并涉及 RNA Pol II 相互作用组的重塑。该数据可用于研究 CDK12 缺陷相关的表观遗传改变与转录机器重塑(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞周期蛋白依赖性激酶12(CDK12)的失活是一部分癌症的特征,但尚不清楚细胞如何从中获益,而这对于选择性清除这些突变细胞是必要的。在这里,我们表明,CDK12活性的降低会在体外前列腺癌细胞中以及前列腺癌、卵巢癌和乳腺癌患者肿瘤中耗竭DNA甲基化。DNA甲基化并非从随机位点丢失,而是在前列腺癌中特别富集于MYC结合位点。CDK12是主要的转录延伸激酶,而MYC放大全局转录。因此我们推断,核心转录机器,特别是RNA聚合酶II(RNA Pol II)的相互作用组,必须被适应性重塑,以使癌细胞能够耐受CDK12活性的下降。确实,RNA Pol II相互作用组的无偏质谱分析显示,双重抑制

【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:GPL28038、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=GSE287617

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 27 202,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

细胞周期蛋白依赖性激酶12(CDK12)的失活是部分癌症的特征,但细胞如何从中获益尚不清楚,而这对选择性清除这些突变细胞是必要的。在此,我们表明CDK12活性的降低会在体外前列腺癌细胞中以及前列腺癌、卵巢癌和乳腺癌患者肿瘤中耗竭DNA甲基化。DNA甲基化并非从随机位点丢失,而是在前列腺癌中特别富集于MYC结合位点。CDK12是主要的转录延伸激酶,而MYC放大全局转录。因此,我们推断,核心转录机器,特别是RNA聚合酶II(RNA Pol II)的相互作用组,必须适应性重塑,以使癌细胞能够耐受CDK12活性的下降。确实,对RNA Pol II相互作用组的无偏质谱分析显示,同时抑制CDK12及其旁系同源物CDK13会导致DNA双链(DS)断裂感知机器迅速招募至RNA Pol II。

联合靶向CDK12和DNA断裂感应复合物的催化亚基DNA-PK,可显著抑制MYC依赖性转录及RNA聚合酶II磷酸化,这些事件之后伴随细胞死亡反应的激活。最后,我们展示CDK12活性的降低也使卵巢癌和乳腺癌细胞对DNA-PK抑制更为敏感。简而言之,我们揭示了转录延伸缺陷促进表观遗传可塑性以维持致癌转录程序,从而开辟了一个可操作的治疗弱点。

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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