TRIM27 乙酰化/去乙酰化调控核质定位与肿瘤进展 [CUT&Tag II]

该数据集为 GSE328799,来源于 NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,采用 CUT&Tag II 技术进行基因组结合/占据谱分析,平台为 GPL29480,物种为 9606(人类)

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基因组分类GPL294809606
GSE328799: Dynamic acetylation/deacetylation dictates TRIM27 nuclear-cytoplasmic localization for cancer progression [CUT&Tag II]

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

TRIM27 乙酰化/去乙酰化调控核质定位与肿瘤进展 [CUT&Tag II]

Dynamic acetylation/deacetylation dictates TRIM27 nuclear-cytoplasmic localization for cancer progression [CUT&Tag II]

该数据集为 GSE328799,来源于 NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,采用 CUT&Tag II 技术进行基因组结合/占据谱分析,平台为 GPL29480,物种为 9606(人类)。数据包含 1 个文件,样例为 GSE328799_series_matrix.txt.gz,作者为 Xuedan,Sun,发布时间为 Apr 22 202。研究关注 TRIM27 在 K297 位点的乙酰化与去乙酰化如何决定其核质定位,进而影响肿瘤进展,可用于探索 TRIM27 与 PARP1 等因子的基因组结合特征(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):癌症侵袭和转移由复杂的分子机制协调,这些机制尚未被完全理解。我们发现,通常被称为 E3 泛素连接酶的三联基序蛋白 27(TRIM27)在癌症进展中发挥双重作用。这些作用由其亚细胞定位决定,而亚细胞定位受赖氨酸 297(K297)位点的乙酰化和去乙酰化调控,且不依赖其泛素连接酶活性。由 general control non-repressed protein 5(GCN5)介导的乙酰化将 TRIM27 导向细胞核,在核内通过调节 paired box 6(PAX6)的转录抑制癌细胞侵袭和转移。相反,由 histone deacetylase 4(HDAC4)介导的去乙酰化导致其细胞质定位,促进细胞增殖和肿瘤生长。在细胞核中,TRIM27 与 poly (ADP-ribose) polymerase 1(PARP1)结合,并负向延长

【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:GPL29480、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=GSE328799

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 28 202,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

癌症侵袭和转移由复杂的分子机制所协调,这些机制至今尚未被完全理解。我们发现,通常被认为是E3泛素连接酶的三联基序包含蛋白27(TRIM27)在癌症进展中发挥双重作用。这些作用取决于其亚细胞定位,而亚细胞定位受赖氨酸297(K297)位点的乙酰化和去乙酰化调控,且这一调控独立于其泛素连接酶活性。由通用控制非阻遏蛋白5(GCN5)介导的乙酰化将TRIM27导向细胞核,在核内它通过调节配对盒6(PAX6)的转录来抑制癌细胞侵袭和转移。相反,由组蛋白去乙酰化酶4(HDAC4)介导的去乙酰化则导致其定位于细胞质,促进细胞增殖和肿瘤生长。在细胞核中,TRIM27与聚(ADP-核糖)聚合酶1(PARP1)及负延伸因子(NELFs)结合,抑制PARP1介导的NELFA单ADP-核糖基化,从而阻止RNA聚合酶II从转录暂停中释放,导致PAX6的转录抑制。

此外,我们证明使用PARP1抑制剂奥拉帕尼治疗能够限制缺乏乳腺癌基因(BRCA)突变的癌细胞的转移,揭示了先前被忽视的治疗潜力。重要的是,奥拉帕尼与HDAC4抑制剂他喹莫德的联合使用能协同抑制癌症转移。总体而言,这些发现揭示了翻译后修饰的复杂相互作用,这些修饰决定了TRIM27的亚细胞定位和生物学功能,突显了有效癌症治疗的新策略。

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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