EZH2催化与非经典功能协同调控使肿瘤对CAR-T细胞疗法敏感
该数据集来自NCBI,聚焦EZH2在肿瘤细胞黏附及CAR-T细胞疗法敏感性中的双重调控作用。数据可用于研究EZH2调控肿瘤黏附及CAR-T治疗响应的分子机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)

基本信息
资源简介
EZH2催化与非经典功能协同调控使肿瘤对CAR-T细胞疗法敏感
该数据集来自NCBI,聚焦EZH2在肿瘤细胞黏附及CAR-T细胞疗法敏感性中的双重调控作用。研究对三种人三阴性乳腺癌细胞系MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806进行EZH2抑制剂EPZ-6438处理,开展RNA-seq与靶向EZH2的CUT&Tag-seq,每组设3个生物学重复;另对EZH2敲低的MDA-MB-468细胞进行RNA-seq,以解析EZH2依赖的转录组变化。数据可用于研究EZH2调控肿瘤黏附及CAR-T治疗响应的分子机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究探讨EZH2(催化与非经典)在调控肿瘤细胞黏附及对CAR-T细胞疗法敏感性中的双重作用。我们对三种人三阴性乳腺癌细胞系(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)使用EZH2抑制剂EPZ-6438处理后,进行了RNA-seq和CUT&Tag-seq(抗EZH2)。此外,对EZH2敲低的MDA-MB-468细胞进行了RNA-seq,以解析肿瘤细胞黏附和CAR-T治疗响应背后的EZH2依赖性转录组。总体设计:为研究EZH2在乳腺癌细胞(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)中的调控作用,我们进行了以下分组的RNA-seq和CUT&Tag-seq(靶向EZH2)实验:EPZ-6438处理组:三种乳腺癌细胞系(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)用EZH2抑制剂EPZ-6438处理,每个细胞系3个生物学重复
【主题与分类】
主题标签:Other。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1432532
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1432532
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本研究探讨了EZH2(催化性和非经典)在调节肿瘤细胞黏附及对CAR-T细胞疗法敏感性中的双重作用。我们对三种人三阴性乳腺癌细胞系(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)进行了RNA-seq和CUT&Tag-seq(抗EZH2),这些细胞系均接受了EZH2抑制剂EPZ-6438处理。此外,我们还对EZH2敲低的MDA-MB-468细胞进行了RNA-seq,以解析EZH2依赖的转录组学基础,涉及肿瘤细胞黏附和CAR-T疗法响应。总体设计:为探究EZH2在乳腺癌细胞(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)中的调控作用,我们实施了以下分组的RNA-seq和CUT&Tag-seq(针对EZH2)实验:EPZ-6438处理组:三种乳腺癌细胞系(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)经EZH2抑制剂EPZ-6438处理后,每种细胞系在RNA-seq和CUT&Tag-seq中均设有3个生物学重复。EZH2敲低组:MDA-MB-468细胞转染了针对EZH2的shRNA(shEZH2),RNA-seq设有3个生物学重复。
对照组:DMSO对照组:相应细胞系(MDA-MB-436、MDA-MB-468、HCC1806)经DMSO(溶剂对照)处理,用于RNA-seq和CUT&Tag-seq的3个生物学重复。非靶向shRNA对照组(shNC):转染非靶向shRNA的MDA-MB-468细胞,用于RNA-seq的3个生物学重复。所有样本均在Illumina HiSeq平台上以2×150 bp双端读长进行测序。提供了原始测序数据(fastq格式)以供进一步分析。
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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