表观遗传CRISPR筛选鉴定ARID1A为增强子RNA表达上游调控因子

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,主题标签为Raw sequence reads。研究围绕雌激素受体α(ER)通过结合增强子调控转录、进而产生增强子RNA(eRNA)并促进乳腺癌进展展开

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基因组分类Raw sequence reads
PRJNA1436528: An epigenetic CRISPR screen identifies ARID1A as an upstream regulator of enhancer RNA expression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

表观遗传CRISPR筛选鉴定ARID1A为增强子RNA表达上游调控因子

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌方向,主题标签为Raw sequence reads。研究围绕雌激素受体α(ER)通过结合增强子调控转录、进而产生增强子RNA(eRNA)并促进乳腺癌进展展开。数据涉及利用RNAscope探针进行RNA原位杂交检测ER靶基因增强子转录的eRNA,以及高通量多重RNA-FISH结合CRISPR-Cas9敲除的表观遗传筛选,可用于研究eRNA表达调控、他莫昔芬耐药及ARID1A的上游调控作用(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体α(ER)主要通过结合称为增强子的顺式调控DNA元件来发挥其转录活性,从而促进乳腺癌进展。这些区域被转录产生称为增强子RNA(eRNA)的非编码RNA,其存在强烈指示增强子和转录因子活性。我们表明,使用针对ER靶基因增强子转录的eRNA的特异性RNAscope探针进行RNA原位杂交(RNA-ISH),可以有效检测使用ER拮抗剂和锁核酸处理对其表达的调控。有趣的是,我们的RNA-FISH分析显示,与GREB1相关的eRNA(eGREB1)的表达与来自乳腺癌患者异种移植物的外植体中的他莫昔芬耐药相关。此外,使用高通量多重RNA-FISH测定结合基于CRISPR-Cas9的敲除

【主题与分类】

主题标签:Raw sequence reads。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1436528

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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

雌激素受体α(ER)主要通过结合称为增强子的顺式调控DNA元件来发挥其转录活性,从而促进乳腺癌进展。这些区域被转录以产生称为增强子RNA(eRNAs)的非编码RNA,其存在强烈指示增强子和转录因子的活性。我们展示,使用针对由ER靶基因增强子转录的eRNAs特异的RNAscope探针进行的RNA原位杂交(RNA-ISH),能够有效检测使用ER拮抗剂和锁核酸处理时其表达调控的情况。有趣的是,我们的RNA-FISH分析显示,与GREB1相关的eRNA(eGREB1)的表达与源自乳腺癌患者异种移植物的外植体中的他莫昔芬耐药性相关。此外,通过结合高通量多重RNA-FISH检测与基于CRISPR-Cas9的237个表观遗传蛋白敲除(EpiCRISPeR),我们在单细胞基础上同时鉴定了雌激素诱导RNA(GREB1 eRNA及其相应的mRNA)的上游调控因子和增殖标志物MKI67。

EpiCRISPeR检测法将FOXA1和FACT复合体亚基SSRP1及SUPT16H确定为最重要的基因,这些基因对eRNA表达至关重要,而主要染色质重塑复合体亚基ARID1A则抑制eRNA表达。ARID1A通过调控其他染色质重塑复合体和BRD4的招募,间接调节其靶基因的转录延伸。总体而言,通过采用高度灵敏且稳健的RNA-FISH方法,我们的研究识别了eRNA的上游表观遗传调控因子,有助于更深入地理解eRNA的调控机制。

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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