PRJNA1140216:ER阳性乳腺癌CDK4/6抑制剂耐药转录调控

该数据集来自NCBI,聚焦雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌中CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)耐药的转录调控机制。研究以培养细胞为对象,比较vehicle(Palcociclib耐药100nM)与加入JQ1(300nM,24小时)处理后的RNA,经DNase处理、rRNA去除和文库构建后进行RNA测

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基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA1140216: Determining the transcriptional regulation of CDK4/6 inhibitor resistance in estrogen receptor-positive breast cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1140216:ER阳性乳腺癌CDK4/6抑制剂耐药转录调控

该数据集来自NCBI,聚焦雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌中CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)耐药的转录调控机制。研究以培养细胞为对象,比较vehicle(Palcociclib耐药100nM)与加入JQ1(300nM,24小时)处理后的RNA,经DNase处理、rRNA去除和文库构建后进行RNA测序,以探究CDK6相互作用因子/招募因子在耐药机制转录调控中的作用。数据可用于分析耐药相关基因表达变化、筛选潜在治疗靶点,并为克服CDK4/6i耐药提供线索(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)耐药是ER+乳腺癌患者面临的紧迫临床问题。此前的工作发现CDK6过表达是获得性CDK4/6抑制耐药的关键决定因素之一。该数据集探究CDK6相互作用因子/招募因子,以确定它们在CDK4/6i耐药机制转录调控中的作用,并将为克服耐药提供新的治疗策略。总体设计:使用RNeasy Mini Kit(Qiagen)从经vehicle(Palcociclib耐药100nM)处理或加入JQ1(300nM - 24hr)处理的培养细胞中提取RNA。在RNA测序前,使用RNase-Free DNase Set(Qiagen)对RNA进行DNase处理。使用QIAseq FastSelect rRNA HMR试剂,按照制造商方案从100ng纯化RNA中进行rRNA去除。使用Roche Kapa Biosystems RNA HyperP制备文库。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1140216

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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

CDK4/6抑制剂(CDK4/6i)耐药是ER+乳腺癌患者面临的紧迫临床问题。前期工作已确定CDK6过表达是CDK4/6抑制获得性耐药的关键决定因素之一。本数据集探究CDK6相互作用因子/招募因子,以确定它们在CDK4/6i耐药机制转录调控中的作用,并将为克服耐药提供新的治疗策略。总体设计:使用RNeasy Mini Kit(Qiagen)从经载体(Palcociclib耐药型100nM)处理或加入JQ1(300nM - 24小时)处理的培养细胞中提取RNA。在RNA测序之前,使用RNase-Free DNase Set(Qiagen)对RNA进行DNase处理。按照制造商方案,使用QIAseq FastSelect rRNA HMR试剂从100ng纯化RNA中进行rRNA去除。使用Roche Kapa Biosystems RNA HyperPrep样本制备试剂在Beckman Coulter Biomek i7上构建文库。完成的双链DNA文库通过Qubit荧光计和Agilent TapeStation 4200进行定量。

独特双索引文库以等摩尔比例混合,并在Illumina MiSeq上进行浅测序,以进一步评估文库质量和混合平衡。最终混合文库在Dana-Farber癌症研究所分子生物学核心设施使用Illumina NovaSeq 6000进行双端150bp测序。测序读段比对至UCSC hg38参考基因组组装,并使用STAR (v2.7.3a) 进行基因计数定量。

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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