HnRNP K通过调控转录因子剪接模式调节炎症基因表达

该数据集来自NCBI GEO(GSE148385),包含1个series matrix文件,主题为高通量测序表达谱分析。研究在宫颈癌(CESC)中过表达hnRNP K,发现其促进HeLa细胞增殖(P=0.0052),并通过RNA-seq探索hnRNP K调控的基因表达与可变剪接谱,揭示上调基因与炎症

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基因组预测GPL207959606
GSE148385: HnRNP K regulates inflammatory gene expression by mediating splicing pattern of transcriptional factors

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

HnRNP K通过调控转录因子剪接模式调节炎症基因表达

HnRNP K regulates inflammatory gene expression by mediating splicing pattern of transcriptional factors

该数据集来自NCBI GEO(GSE148385),包含1个series matrix文件,主题为高通量测序表达谱分析。研究在宫颈癌(CESC)中过表达hnRNP K,发现其促进HeLa细胞增殖(P=0.0052),并通过RNA-seq探索hnRNP K调控的基因表达与可变剪接谱,揭示上调基因与炎症反应及神经元细胞凋亡过程相关。数据可用于分析hnRNP K在宫颈癌中的表达变化、剪接调控及与患者生存的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):HnRNP K是一种异质核核糖核蛋白,已被鉴定为大多数实体瘤中的癌基因,其通过结合DNA和前体mRNA来调控基因表达或基因的可变剪接。然而,hnRNP K如何影响肿瘤发生并调控宫颈癌(CESC)中的基因表达仍有待阐明。在这些数据中,观察到hnRNP K在CESC中表达较高,且与患者生存时间呈负相关。随后我们过表达hnRNP K(hnRNP K-OE),发现其过表达促进HeLa细胞增殖(P = 0.0052)。接下来,进行了全局转录组测序(RNA-seq)实验,以探索由hnRNP K调控的基因表达和可变剪接谱。结果显示,hnRNP K-OE上调的基因与炎症反应和神经元细胞的凋亡过程相关,其在

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL20795、9606。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE148385

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 19 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

hnRNP K是一种异质性核糖核蛋白,已被鉴定为大多数实体瘤中的癌基因,其通过结合DNA和前体mRNA来调控基因表达或基因的可变剪接。然而,hnRNP K如何影响肿瘤发生并调控宫颈癌(CESC)中的基因表达仍有待阐明。在本数据中,观察到hnRNP K在CESC中表达较高,且与患者生存时间呈负相关。随后我们过表达hnRNP K(hnRNP K-OE),发现其过表达促进了HeLa细胞的增殖(P = 0.0052)。接下来,进行了全转录组测序(RNA-seq)实验,以探究由hnRNP K调控的基因表达和可变剪接谱。结果显示,hnRNP K-OE上调的基因与炎症反应和神经细胞凋亡过程相关,后者参与癌症发生。此外,受hnRNP K-OE调控的那些基因的可变剪接与转录调控相关。

对受hnRNP K调控的炎症反应基因启动子区域中失调转录因子(TFs)结合特征的分析表明,hnRNP K可能通过影响TFs的可变剪接来调节炎症反应相关基因的表达水平。在这些hnRNP K-TFs-炎症基因调控网络中,通过定量逆转录聚合酶链反应(RT-qPCR)实验和基因沉默验证了hnRNP K-IRF1-CCL5轴。总之,hnRNP K-TFs-炎症基因调控轴为hnRNP K促进CESC提供了新的分子机制,并提供了新的治疗靶点。

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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