ESR1突变塑造CDK4/6抑制剂获得性耐药的克隆动态、遗传多样性与细胞状态 [ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为ESR1突变塑造CDK4/6抑制剂获得性耐药的克隆动态、遗传多样性与细胞状态,采用ATAC-seq技术,属于肿瘤/乳腺癌研究范畴

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基因组分类GPL342849606
GSE324094: ESR1 mutations shape the clonal dynamics, genetic diversity and cellular states of acquired resistance to CDK4/6 inhibitors [ATAC-seq]

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

ESR1突变塑造CDK4/6抑制剂获得性耐药的克隆动态、遗传多样性与细胞状态 [ATAC-seq]

ESR1 mutations shape the clonal dynamics, genetic diversity and cellular states of acquired resistance to CDK4/6 inhibitors [ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为ESR1突变塑造CDK4/6抑制剂获得性耐药的克隆动态、遗传多样性与细胞状态,采用ATAC-seq技术,属于肿瘤/乳腺癌研究范畴。数据包含1个文件(GSE324094_series_matrix.txt.gz),由Cristina Guarducci提交,主题标签涉及高通量测序的基因组结合/占据谱分析、GPL34284平台及人类9606。该数据可用于研究ER+乳腺癌中CDK4/6抑制剂联合内分泌治疗耐药的克隆演化、遗传多样性与细胞可塑性,以及非编码改变和转录可塑性在耐药中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):靶向治疗的耐药性仍然是癌症治疗中的主要挑战。虽然预先存在或新发突变的克隆选择解释了一部分耐药事件,但明确的遗传驱动因素往往缺失,这突显了非编码改变或标准测序方法未检测到的其他遗传改变,以及转录可塑性可能发挥的作用。在雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌中,CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)联合内分泌治疗(ET)是标准的一线治疗,然而,大多数患者最终会产生耐药性。尽管RB1缺失已被认为与CDK4/6i耐药有关,但其低患病率表明存在其他背景依赖性的耐药机制。为了研究耐药过程中遗传进化、克隆动态和细胞可塑性之间的相互作用,我们使用了高复杂度DNA条形码

【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:GPL34284、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=GSE324094

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

靶向治疗的耐药仍是癌症治疗中的主要挑战。虽然对预先存在突变或新发突变的克隆选择可解释一部分耐药事件,但往往缺乏明确的遗传驱动因素,这提示非编码改变、标准测序方法未检测到的其他遗传改变以及转录可塑性可能发挥作用。在雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌中,CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)联合内分泌治疗(ET)是标准一线治疗,然而大多数患者最终会产生耐药。尽管RB1缺失已被认为与CDK4/6i耐药有关,但其发生率较低,提示还存在其他背景依赖性耐药机制。为研究耐药过程中遗传进化、克隆动力学和细胞可塑性之间的相互作用,我们在表达野生型或Y537S突变型ER的MCF7模型中,使用了高复杂度DNA条形码系统(CloneTracer)和多组学分析。条形码分析显示,对palbociclib和abemaciclib的耐药是由对罕见预先存在亚克隆的选择所驱动,而非耐药性的随机获得。

Y537S突变塑造了palbociclib耐药的克隆结构,增加了亚克隆多样性并促进了持续性ER信号传导,但对abemaciclib耐药的影响较小。全外显子组测序揭示了不同模型间不同的遗传景观,包括一个palbociclib耐药克隆中的RB1缺失。ATAC-seq和RNA-seq分析表明,突变型ER在耐药过程中重编程染色质和转录状态,尤其是在palbociclib处理的细胞中。单细胞RNA-seq揭示了进一步的异质性,单个克隆内共存着携带不同耐药相关程序的亚群。最后,体内异种移植研究证明,突变型ER转移灶中存在位点特异性克隆扩增,且转移性亚克隆与CDK4/6i耐药亚克隆之间存在重叠,支持了

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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