GSE249929:整合的HPV18作为类增强子RNA并形成相分离凝聚体促进致癌基因表达

该数据集来自NCBI GEO,聚焦宫颈癌中整合的HPV18基因组功能机制。研究基于HeLa细胞,发现HPV18转录本具有类增强子RNA功能,可激活CCAT1-5L和c-Myc等邻近基因,其转录受BRD4和Mediator调控,并在染色体8q24.21位点形成液滴状凝聚体以招募RNA聚合酶II

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基因组预测GPL246769606
GSE249929: Integrated HPV18 acts as enhancer-like RNA and form phase-separated condensates to promote oncogenic genes expression.

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

GSE249929:整合的HPV18作为类增强子RNA并形成相分离凝聚体促进致癌基因表达

Integrated HPV18 acts as enhancer-like RNA and form phase-separated condensates to promote oncogenic genes expression.

该数据集来自NCBI GEO,聚焦宫颈癌中整合的HPV18基因组功能机制。研究基于HeLa细胞,发现HPV18转录本具有类增强子RNA功能,可激活CCAT1-5L和c-Myc等邻近基因,其转录受BRD4和Mediator调控,并在染色体8q24.21位点形成液滴状凝聚体以招募RNA聚合酶II。数据包含1个表达谱矩阵文件,适用于研究HPV整合后的转录调控与相分离机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大多数宫颈癌由人乳头瘤病毒(HPV)感染引起。已知在HeLa细胞中,HPV18病毒基因组整合于染色体8q24.21,并激活原癌基因c-Myc的转录。然而,整合的HPV片段如何发挥转录激活功能的机制尚未完全阐明。在本研究中,我们发现HPV18转录本本身具有类增强子RNA功能,可激活其近端基因,包括CCAT1-5L和c-Myc。我们表明,整合入人类基因组的HPV18基因由转录共调节因子BRD4、Mediator激活。转录出的HPV18 RNA在染色体8q24.21位点形成液态凝聚体,进而积累RNA聚合酶II。此外,我们鉴定出来自CCAT1-5L上游区域(Upstream Region of CCAT1-5L)的未表征转录本,命名为URC。URC RNA转录为一种嵌合RN

【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:GPL24676、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=GSE249929

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 01 202,引用时请注意版本时效。

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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。

数据说明

大多数宫颈癌由人乳头瘤病毒(HPV)感染引起。已知在HeLa细胞中,HPV18病毒基因组整合于染色体8q24.21位点,并激活原癌基因c-Myc的转录。然而,整合的HPV片段如何发挥转录激活功能的机制尚未完全阐明。本研究发现,HPV18转录本本身具有类似增强子RNA的功能,可激活其邻近基因,包括CCAT1-5L和c-Myc。我们证明,整合入人类基因组的HPV18基因受转录共调节因子BRD4和Mediator的激活。转录产生的HPV18 RNA在染色体8q24.21位点形成液态凝聚体,进而募集RNA聚合酶II。此外,我们鉴定出来自CCAT1-5L上游区域的一个未表征转录本,命名为URC。URC RNA与HPV18转录形成嵌合RNA,由HPV18转录本的3‘-非翻译区组成。我们发现,URC通过为HPV18转录本提供多腺苷酸化位点,有助于HPV18 RNA的稳定。

我们的研究结果表明,HPV18在8q24.21位点的整合导致HPV18-URC嵌合RNA的形成,并通过基于RNA的液滴形成促进肿瘤发生。

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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