急性degron介导的RUNX1缺失重编程增强子活性与上皮失稳及癌症特征启动 [PRO-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE314312,聚焦急性degron介导的RUNX1缺失如何重编程增强子活性,进而关联上皮失稳与癌症特征启动

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基因组回归OtherGPL185739606
GSE314312: Acute degron-mediated RUNX1 loss reprograms enhancer activity associated with epithelial destabilization and initiation of cancer hallmarks [PRO-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

急性degron介导的RUNX1缺失重编程增强子活性与上皮失稳及癌症特征启动 [PRO-seq]

Acute degron-mediated RUNX1 loss reprograms enhancer activity associated with epithelial destabilization and initiation of cancer hallmarks [PRO-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE314312,聚焦急性degron介导的RUNX1缺失如何重编程增强子活性,进而关联上皮失稳与癌症特征启动。数据采用PRO-seq技术,在人类乳腺上皮细胞中实现RUNX1的急性、选择性、完全缺失,可用于研究RUNX1在维持乳腺上皮表型与抑制肿瘤起始之间的双重调控机制。数据覆盖RUNX1结合增强子及启动子区域的转录活性变化,适用于乳腺癌发生机制、增强子调控及RUNX1功能研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RUNX1协调表型基因表达,其抑制或扰动与乳腺肿瘤起始和进展相关。RUNX1在维持乳腺上皮表型与抑制癌症受损基因表达启动中的双重作用机制尚不清楚。在人类乳腺上皮细胞中,degron介导的急性、选择性、完全RUNX1缺失揭示了启动子和远端增强子驱动的基因群表达。RUNX1缺失迅速且选择性地降低RUNX1结合增强子处的染色质可及性和H3K27ac,但不影响启动子。虽然由RUNX1结合增强子接触的差异起始和表达基因富集于上皮维持和干性通路,但具有RUNX1启动子占据的基因支持DNA损伤响应。细胞形态改变、代谢控制、乳腺癌干性、p

【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:Other、GPL18573、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=GSE314312

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 202,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

RUNX1协调表型基因表达,其抑制或扰动与乳腺肿瘤的发生和进展相关。RUNX1在维持乳腺上皮表型与抑制癌症受损基因表达启动之间的双重作用机制尚不清楚。通过degron介导在人乳腺上皮细胞中实现急性、选择性和完全的RUNX1消融,揭示了启动子和远端增强子驱动的基因群表达。RUNX1消融迅速且选择性地降低了RUNX1结合增强子处的染色质可及性和H3K27ac,但不影响启动子。虽然由RUNX1结合增强子接触的差异启动和表达基因富集于上皮维持和干性通路,但具有RUNX1启动子占据的基因支持DNA损伤响应。RUNX1消融后观察到细胞形态改变、代谢控制、乳腺癌干性、可塑性、锚定非依赖性存活、化疗耐药性以及DNA损伤反应性扰动。

这些发现将RUNX1定义为一种肿瘤抑制因子,它维持上皮细胞状态,保持增强子活性,以防止与癌症特征相关的基因表达。

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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