BET蛋白小分子处理的三阴性乳腺癌细胞系全局转录组分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE95375

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

三阴性乳腺癌（TNBC）是临床上最具挑战性的乳腺癌亚型之一，目前仍缺乏靶向治疗手段。含溴结构域和超末端结构域（BET）蛋白，包括广泛表达的BRD2、BRD3、BRD4以及睾丸特异性BRDT，是表观遗传“阅读器”，在基因转录的表观遗传调控中发挥重要作用。BET蛋白已成为人类癌症及其他疾病的新治疗靶点。基于新型BET溴结构域（BRD）抑制剂BETi-211，我们开发了一种高选择性、强效的BET蛋白降解剂BETd-246。相比之下，BETd-246在抑制TNBC细胞系生长和诱导凋亡方面比相应的BET抑制剂BETi-211更为强效和有效，表明这两种不同的BET靶向策略在调控基因转录方面存在关键差异。为了解BETi-211和BETd-246在TNBC中的作用机制，我们对MDA-MB-157、MDA-MB-231和MDA-MB-468进行了RNA-seq分析。这些细胞系经处理3小时，以捕获对BETi-211或BETd-246的早期转录反应。

RNA-seq分析显示，在TNBC细胞中，BETd-246主要下调大量基因的表达，而BETi-211上调和下调的基因数量大致相等。关键的是，转录组分析揭示，包括MCL1和BRD2在内的一组增殖和生存相关基因在这些TNBC细胞系中被BETd-246和BETi-211反向调控。

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。