GSE333366:ESR1 Y537S突变特异性增强子的鉴定与验证及其下游靶点IGFBP3[ATAC-seq]
利用携带ESR1 Y537S突变的转移性乳腺癌循环肿瘤细胞系及同突变工程化细胞,通过ATAC-seq鉴定了一个Y537S突变型ER特异性结合的增强子,并验证IGFBP3为其下游靶点
![GSE333366: Identification and validation of an ESR1 Y537S mutant-specific enhancer and its downstream target IGFBP3 [ATAC-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/37857_v20261103075358.jpg)
基本信息
资源简介
GSE333366:ESR1 Y537S突变特异性增强子的鉴定与验证及其下游靶点IGFBP3[ATAC-seq]
Identification and validation of an ESR1 Y537S mutant-specific enhancer and its downstream target IGFBP3 [ATAC-seq]
利用携带ESR1 Y537S突变的转移性乳腺癌循环肿瘤细胞系及同突变工程化细胞,通过ATAC-seq鉴定了一个Y537S突变型ER特异性结合的增强子,并验证IGFBP3为其下游靶点。删除该增强子可降低体外增殖与黏附、减少体内成瘤性,并增强对氟维司群的敏感性;IGFBP3参与部分相关表型。该ATAC-seq数据为基因组结合/占据的高通量测序图谱(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):抑制雌激素受体(ER)介导信号转导的内分泌治疗是ER阳性乳腺癌的一种基石疗法,而该亚型占所有乳腺癌病例的75%以上。然而,相当一部分患者会出现内分泌治疗耐药,而编码ER-α的ESR1基因的热点错义点突变是这种耐药的主要潜在机制之一。尽管近期研究为突变型ER的作用和活性提供了新的见解,但能够克服这种突变型ER介导的内分泌耐药的有效疗法仍难以实现。我们利用一株来源于转移性乳腺癌患者、携带ESR1 Y537S突变的循环肿瘤细胞系,以及携带相同突变的基因工程乳腺癌细胞系进行分析,发现了一个可被Y537S突变型ER特异性结合的新型增强子区域。在Y537S ER突变细胞中,缺失该增强子区域可导致体外细胞增殖和黏附减少、体内致瘤性降低,并增强对氟维司群的敏感性。我们随后鉴定出IGFBP3是该增强子的下游靶点,并验证了其在部分Y537S ER相关表型中的作用。
【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=GSE333366
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 19 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
抑制雌激素受体(ER)介导信号转导的内分泌治疗是ER阳性乳腺癌的一种基石疗法,而该亚型占所有乳腺癌病例的75%以上。然而,相当一部分患者会出现内分泌治疗耐药,而编码ER-α的ESR1基因的热点错义点突变是这种耐药的主要潜在机制之一。尽管近期研究为突变型ER的作用和活性提供了新的见解,但能够克服这种突变型ER介导的内分泌耐药的有效疗法仍难以实现。我们利用一株来源于转移性乳腺癌患者、携带ESR1 Y537S突变的循环肿瘤细胞系,以及携带相同突变的基因工程乳腺癌细胞系进行分析,发现了一个可被Y537S突变型ER特异性结合的新型增强子区域。在Y537S ER突变细胞中,缺失该增强子区域可导致体外细胞增殖和黏附减少、体内致瘤性降低,并增强对氟维司群的敏感性。我们随后鉴定出IGFBP3是该增强子的下游靶点,并验证了其在部分Y537S ER相关表型中的作用。
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。




