DPF2读取组蛋白乳酸化驱动转录与肿瘤发生 [RNA-seq]

研究关注赖氨酸乳酸化(Kla)这一组蛋白修饰在肿瘤中的作用,通过多价光亲和探针结合定量蛋白质组学鉴定 DPF2 为 H3K14la 候选读取蛋白,并利用生化实验与 CUT&Tag 分析验证其结合及在致癌基因启动子上的共定位

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基因组预测GPL167919606
GSE267107: DPF2 reads histone lactylation to drive transcription and tumorigenesis [RNA-seq]

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

DPF2读取组蛋白乳酸化驱动转录与肿瘤发生 [RNA-seq]

DPF2 reads histone lactylation to drive transcription and tumorigenesis [RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE267107),为宫颈癌相关 RNA-seq 表达谱数据,包含 1 个文件(GSE267107_series_matrix.txt.gz)。研究关注赖氨酸乳酸化(Kla)这一组蛋白修饰在肿瘤中的作用,通过多价光亲和探针结合定量蛋白质组学鉴定 DPF2 为 H3K14la 候选读取蛋白,并利用生化实验与 CUT&Tag 分析验证其结合及在致癌基因启动子上的共定位。数据可用于分析 DPF2 与组蛋白乳酸化关联下的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):赖氨酸乳酸化(Kla)是一种新型组蛋白修饰,参与转录等多种功能过程的调控。然而,由于对其读取蛋白缺乏了解,该组蛋白修饰在癌症中如何发挥作用仍未被探索。在本研究中,我们观察到宫颈癌(CC)细胞发生代谢重编程,由此导致乳酸积累并进而增强组蛋白乳酸化,尤其是 H3K14la。利用多价光亲和探针结合定量蛋白质组学方法,我们鉴定 DPF2 为 H3K14la 的候选靶标。生化研究以及 CUT&Tag 分析揭示,DPF2 能够结合 H3K14la,并与它在致癌基因启动子上共定位。值得注意的是,通过结构指导的突变破坏 DPF2 与组蛋白乳酸化之间的关联,会削弱那些癌症相关基因的表达,同时

【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=GSE267107

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 17 202,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

赖氨酸乳酰化(Kla)是一种新型组蛋白修饰,参与转录等多种功能过程的调控。然而,该组蛋白修饰在癌症中的作用仍未被探索,部分原因在于对其阅读蛋白的认识不足。在此,我们观察到宫颈癌(CC)细胞发生代谢重编程,乳酸积累从而增强组蛋白乳酰化,尤其是H3K14la。利用多价光亲和探针结合定量蛋白质组学方法,我们鉴定出DPF2为H3K14la的候选靶标。生化研究及CUT&Tag分析揭示,DPF2能够结合H3K14la,并与其在致癌基因启动子上共定位。值得注意的是,通过结构指导的突变破坏DPF2与组蛋白乳酰化之间的关联,可削弱这些癌症相关基因的表达以及细胞存活。总之,我们的发现揭示DPF2是H3K14la的真正效应蛋白,将组蛋白乳酰化与基因转录和细胞存活偶联起来,为组蛋白Kla如何参与转录和肿瘤发生提供了见解。

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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