abemaciclib或DMSO处理的MCF7细胞KDM5A CUT&RUN图谱

该数据集为GSE336726,利用CUT&RUN技术对经abemaciclib或DMSO对照处理的MCF7乳腺癌细胞进行KDM5A全基因组结合位点分析,包含1个series matrix文件

geo
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基因组分类GPL301739606
GSE336726: KDM5A CUT&RUN profiling of MCF7 cells treated with abemaciclib or DMSO control

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

abemaciclib或DMSO处理的MCF7细胞KDM5A CUT&RUN图谱

KDM5A CUT&RUN profiling of MCF7 cells treated with abemaciclib or DMSO control

该数据集为GSE336726,利用CUT&RUN技术对经abemaciclib或DMSO对照处理的MCF7乳腺癌细胞进行KDM5A全基因组结合位点分析,包含1个series matrix文件。数据来源于NCBI GEO,属于基因组结合/占据谱高通量测序,物种为人(9606),平台GPL30173。可用于研究CDK4/6抑制剂处理后KDM5A在染色质上的分布变化,以及其与雌激素受体转录调控的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视网膜母细胞瘤蛋白(Rb)是一种肿瘤抑制因子,最著名的作用是抑制E2F转录因子并阻止细胞周期进展。在激素受体阳性(HR+)乳腺癌中,CDK4/6抑制剂通过阻止Rb磷酸化来激活Rb,这是当前内分泌治疗方案的关键组成部分。药理学激活的Rb如何重塑染色质并在细胞周期阻滞之外影响转录仍知之甚少。在这里,我们表明CDK4/6抑制诱导低磷酸化Rb重新分布到启动子和增强子。虽然Rb可预测地结合细胞周期基因启动子以抑制转录,但在其他位点,它通过整合到富含雌激素受体(ER)的转录枢纽中,意外地促进雌激素反应基因的表达。CDK4/6抑制增强乳腺癌细胞中ER靶基因表达,患者来源的异种

【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:GPL30173、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=GSE336726

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,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

视网膜母细胞瘤蛋白(Rb)是一种肿瘤抑制因子,以抑制E2F转录因子并阻止细胞周期进展而著称。在激素受体阳性(HR+)乳腺癌中,CDK4/6抑制剂通过阻止Rb磷酸化来激活Rb,构成当前内分泌治疗方案的关键组成部分。药理学激活的Rb如何重塑染色质并在细胞周期阻滞之外影响转录,仍知之甚少。在此,我们展示CDK4/6抑制诱导低磷酸化Rb重新分布至启动子和增强子。虽然Rb如预期般结合细胞周期基因启动子以抑制转录,但在其他位点,它通过整合入富含雌激素受体(ER)的转录枢纽,意外地促进雌激素响应基因的表达。CDK4/6抑制以Rb依赖的方式增强乳腺癌细胞、患者来源异种移植瘤以及临床HR+乳腺癌样本中的ER靶基因表达。这种重编程部分由KDM5A介导,其与Rb的相互作用有助于这些位点的基因调控。关键的是,这一Rb驱动的ER转录程序的组成部分具有促增殖作用。

在内分泌敏感性肿瘤中,这一现象可被抗雌激素治疗所中和,从而解释了治疗协同效应。在内分泌耐药的情况下,如ESR1突变型乳腺癌,该程序持续存在,限制了治疗效果。这些发现重新定义了Rb,将其视为一种双功能转录调节因子,它在执行细胞周期阻滞的同时,也能激活那些抵消其抑癌功能的程序。

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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