PRJNA308136:10nM TCDD处理MCF-7细胞的表达谱分析
该数据集来自NCBI,为10nM TCDD处理MCF-7乳腺癌细胞的基因表达谱数据,主题为转录组或基因表达。源站描述涉及芳香烃受体(AHR)经TCDD激活后调控LAT1的机制研究,涵盖MCF-7与MDA-MB-231细胞中AHR对LAT1的调控、IPA通路分析、与已发表TCDD-ChIP-seq数据

基本信息
资源简介
PRJNA308136:10nM TCDD处理MCF-7细胞的表达谱分析
该数据集来自NCBI,为10nM TCDD处理MCF-7乳腺癌细胞的基因表达谱数据,主题为转录组或基因表达。源站描述涉及芳香烃受体(AHR)经TCDD激活后调控LAT1的机制研究,涵盖MCF-7与MDA-MB-231细胞中AHR对LAT1的调控、IPA通路分析、与已发表TCDD-ChIP-seq数据的重叠分析以及siRNA敲低AHR的验证。数据可用于研究TCDD/AHR调控的基因表达与分子转运关联,以及乳腺癌细胞中LAT1作为AHR直接靶基因的转录调控分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):芳香烃受体(AHR)是一种配体激活的转录因子,受环境毒物调控,这些毒物作为AHR激动剂发挥作用,例如2,3,7,8-四氯二苯并-p-二噁英(TCDD)。L型氨基酸转运体1(LAT1)是一种亮氨酸摄取转运体,在癌症中过表达。本报告研究了MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞(BCCs)中AHR对LAT1的调控。Ingenuity通路分析(IPA)显示,TCDD调控基因(TRGs)与分子转运之间存在显著关联。将本报告中的TCDD-RNA-Seq数据集与已发表的TCDD-ChIP-seq数据集重叠,确定LAT1是TCDD/AHR的直接基因靶点。短干扰RNA(siRNA)介导的AHR敲低证实,TCDD刺激的LAT1 mRNA和蛋白增加需要AHR。TCDD刺激的LAT1 mRNA增加也被以下因素抑制:
【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/PRJNA308136
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
芳香烃受体(AHR)是一种配体激活的转录因子,受环境毒物调控,这些毒物作为AHR激动剂发挥作用,如2,3,7,8-四氯二苯并-p-二噁英(TCDD)。L型氨基酸转运蛋白1(LAT1)是一种亮氨酸摄取转运蛋白,在癌症中过表达。本报告研究了MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞(BCCs)中AHR对LAT1的调控。Ingenuity通路分析(IPA)显示,TCDD调控基因(TRGs)与分子转运之间存在显著关联。将本报告中的TCDD-RNA-Seq数据集与已发表的TCDD-ChIP-seq数据集重叠,发现LAT1是TCDD/AHR的直接靶基因。通过小干扰RNA(siRNA)敲低AHR证实,TCDD刺激的LAT1 mRNA和蛋白增加需要AHR。TCDD刺激的LAT1 mRNA增加也被AHR拮抗剂CH-223191抑制。TCDD上调LAT1与MCF-7细胞响应TCDD时亮氨酸摄取的增加相吻合。
染色质免疫沉淀-定量PCR(ChIP-qPCR)实验显示,在TCDD作用下,LAT1基因中一个AHR结合位点上的AHR、AHR核转位蛋白(ARNT)和p300结合以及组蛋白H3乙酰化均增加。在表现出高水平内源性AHR活性的MDA-MB-231细胞中,用AHR-siRNA敲低AHR后,内源性LAT1 mRNA和蛋白水平降低。AHR对LAT1的调控促进了MDA-MB-231细胞的增殖。总体而言,这些发现为AHR对LAT1的外源性和内源性调控提供了更深入的机制理解。总体设计:通过RNA-Seq比较了用10nM TCDD处理的四份MCF-7细胞重复样本与用DMSO处理的四份MCF-7细胞对照重复样本的表达谱。
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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