BRN3A表达改变对HPV诱导宫颈癌相关基因表达的影响

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈癌细胞中通过过表达和敲低改变BRN3A表达后的转录组测序数据,采用下一代RNA测序进行表达谱分析

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基因组预测GPL167919606
GSE255288: Alteration of BRN3A expression influences the expression of genes involved in the regulation of important biological processes in the HPV induced cervical Cancer

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

BRN3A表达改变对HPV诱导宫颈癌相关基因表达的影响

Alteration of BRN3A expression influences the expression of genes involved in the regulation of important biological processes in the HPV induced cervical Cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含宫颈癌细胞中通过过表达和敲低改变BRN3A表达后的转录组测序数据,采用下一代RNA测序进行表达谱分析。数据覆盖BRN3A对HPV介导的宫颈癌相关生物学过程中基因表达的影响,可用于研究BRN3A调控的基因表达变化及其在宫颈癌发生发展中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宫颈癌是全球女性第四大常见癌症。这主要由于高危型人乳头瘤病毒(HPV)感染所致,尽管在晚期阶段它需要宿主细胞因子的支持。BRN3A就是其中一种宿主细胞因子,它上调致瘤性高危HPV的表达。BRN3A在宫颈癌中的表达仍然很高,在那里它增强了致瘤性。BRN3A对HPV介导的宫颈癌的影响及其潜在机制仍不清楚。因此,我们研究了BRN3A对与癌症相关不同生物学过程相关的基因的总体影响。在方法上,我们通过过表达和敲低改变了宫颈癌细胞中BRN3A的表达,随后通过下一代RNA测序进行了转录组分析。这项研究揭示了几个基因表达的显著变化

【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:GPL16791、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=GSE255288

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 06 202,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

宫颈癌是全球女性中第四大常见癌症。这主要源于高危型人乳头瘤病毒(HPV)的感染,尽管在晚期阶段还需要宿主细胞因子的支持。BRN3A便是这样一种宿主细胞因子,它能上调致瘤性高危型HPV的表达。在宫颈癌中,BRN3A的表达水平持续偏高,从而增强致瘤性。BRN3A对HPV介导的宫颈癌的作用及其潜在机制仍不清楚。因此,我们研究了BRN3A对与癌症相关不同生物学过程相关基因的总体影响。在方法上,我们通过过表达和敲低改变了宫颈癌细胞中BRN3A的表达,随后通过下一代RNA测序进行了转录组分析。该研究揭示了与促癌生物学过程相关的多个基因表达发生了显著变化,这些过程包括病毒过程、免疫应答、细胞死亡、细胞增殖以及不同的信号通路等。

此外,通过计算机模拟模式进行的启动子分析显示,共有32.7%的基因在其启动子区域拥有BRN3A结合位点。BRN3A与IFITM1、OAS3、ISG15、BCL2L1及HSP90AB1基因的物理相互作用也得到了证实。因此,本研究确定了BRN3A的分子靶点,并为宫颈癌的发病机制提供了新的见解。据我们所知,这是关于BRN3A过表达和敲低后对真核生物转录组影响的首份报告。

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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