GSE328758:靶向Cyclin K-CDK12通过限制RPA染色质加载与ATR抑制在三阴性乳腺癌中协同作用

研究聚焦三阴性乳腺癌(TNBC),探讨Cyclin K-CDK12抑制与ATR抑制的协同作用机制,涉及RPA染色质加载、复制压力及同源重组缺陷

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE328758: Targeting Cyclin K-CDK12 Synergizes with ATR Inhibition by Limiting RPA Chromatin Loading in Triple-Negative Breast Cancer

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

GSE328758:靶向Cyclin K-CDK12通过限制RPA染色质加载与ATR抑制在三阴性乳腺癌中协同作用

Targeting Cyclin K-CDK12 Synergizes with ATR Inhibition by Limiting RPA Chromatin Loading in Triple-Negative Breast Cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE328758_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究聚焦三阴性乳腺癌(TNBC),探讨Cyclin K-CDK12抑制与ATR抑制的协同作用机制,涉及RPA染色质加载、复制压力及同源重组缺陷。数据可用于分析基因表达变化、筛选与Cyclin K降解敏感性相关的DNA复制因子和ATR激活因子,以及研究CDK12介导的CDC5L磷酸化在RPA染色质加载和联合治疗耐药中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cyclin K-CDK12抑制已成为诱导同源重组缺陷(HRD)的一种有前景的治疗策略。然而,临床和基因组研究尚未明确将CDK12失活与HRD联系起来。在这里,我们证明cyclin K-CDK12缺失通过RPA调控驱动一种与复制压力(RS)相关的脆弱性。一项聚焦DNA损伤响应的CRISPR筛选将DNA复制因子和ATR激活因子鉴定为对cyclin K降解最敏感的增敏因子。一致地,cyclin K-CDK12缺失在三阴性乳腺癌(TNBC)模型中与ATR抑制产生协同作用。Cyclin K降解减少RPA染色质加载并损害ATR激活,从而削弱细胞对RS的耐受性并增加对ATR抑制的敏感性。我们表明,CDK12介导的CDC5L磷酸化是RPA染色质加载所必需的,并介导对联合治疗的耐药性。

【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:GPL24676、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=GSE328758

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

细胞周期蛋白K-CDK12抑制已成为诱导同源重组缺陷(HRD)的一种有前景的治疗策略。然而,临床和基因组学研究尚未明确将CDK12失活与HRD联系起来。在此,我们证明细胞周期蛋白K-CDK12缺失通过RPA调控驱动了一种与复制应激(RS)相关的脆弱性。一项聚焦DNA损伤应答的CRISPR筛选将DNA复制因子和ATR激活因子鉴定为对细胞周期蛋白K降解最敏感的增敏因子。与此一致,细胞周期蛋白K-CDK12缺失与ATR抑制在三阴性乳腺癌(TNBC)模型中表现出协同作用。细胞周期蛋白K降解减少了RPA的染色质加载并损害了ATR激活,从而削弱了细胞对RS的耐受性并增加了对ATR抑制的敏感性。我们表明,CDK12介导的CDC5L磷酸化是RPA染色质加载所必需的,并介导了对细胞周期蛋白K和ATR联合缺失的抵抗。我们的发现将细胞周期蛋白K-CDK12确定为RPA动态的关键调控因子,并支持将其抑制作为RS高肿瘤(包括TNBC)的合理疗法。

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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