GRHL2与PR在乳腺细胞中转录共调控机制解析
该数据集来自一项针对人乳腺癌细胞中grainyhead-like 2(GRHL2)与孕激素受体(PR,又称PGR)转录共调控机制的研究

基本信息
资源简介
GRHL2与PR在乳腺细胞中转录共调控机制解析
Mechanistic dissection of GRHL2 and PR transcriptional co-regulation in breast cells
该数据集来自一项针对人乳腺癌细胞中grainyhead-like 2(GRHL2)与孕激素受体(PR,又称PGR)转录共调控机制的研究。研究在T47DS细胞中对内源性GRHL2和PR进行了CUT&RUN实验,用于分析转录因子与增强子元件如何整合发育和环境信号。数据可用于探索PR如何与染色质及谱系特异性辅因子结合,以及GRHL2作为PR活性关键共调控因子的作用,适用于乳腺癌转录调控网络和激素响应机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集属于一项研究,我们在该研究中从功能上解析了grainyhead-like 2(GRHL2)与孕激素受体(PR,也称为PGR)在人乳腺癌细胞中的转录共调控。作为这些工作的一部分,我们在T47DS中对内源性GRHL2和PR进行了CUT&RUN。基因表达由复杂的转录网络控制,其中转录因子及其同源增强子元件整合发育和环境线索。孕激素受体(PR)是一种激素激活的转录因子,对乳腺发育和生理至关重要,但其如何与染色质及谱系特异性辅因子结合仍不清楚。使用无偏方法,我们鉴定出上皮转录因子grainyhead-like 2(GRHL2)是激素响应性乳腺癌细胞中PR活性的关键共调控因子。我们显示GRHL2相互作
【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:GPL21697、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=GSE307203
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 14 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307203
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集属于一项研究,我们在该研究中功能性地解析了人类乳腺癌细胞中grainyhead样2(GRHL2)与孕激素受体(PR,也称为PGR)的转录共调控作用。作为这些工作的一部分,我们在T47DS细胞中对内源性GRHL2和PR进行了CUT&RUN实验。基因表达受复杂的转录网络控制,其中转录因子及其同源增强子元件整合发育和环境信号。孕激素受体(PR)是一种激素激活的转录因子,对乳腺发育和生理功能至关重要,但其如何与染色质及谱系特异性辅因子相互作用仍不清楚。通过无偏倚的方法,我们确定了上皮转录因子grainyhead样2(GRHL2)是激素反应性乳腺癌细胞中PR活性的关键共调控因子。我们发现GRHL2以非孕激素依赖的方式与PR相互作用。在孕激素刺激下,GRHL2和PR均被招募至远端增强子元件。此外,GRHL2和PR结合的元件通过染色质环化在空间上连接,以调控共同的靶标。
这些发现揭示了一种此前未被认识的机制,即GRHL2和PR通过染色质结合及三维基因组结构修饰来协调基因调控,从而将GRHL2定位为类固醇激素受体功能的关键调节因子。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




