全基因组CRISPR筛选鉴定多不饱和脂肪酸处理细胞中铁死亡敏感性的介导因子

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含一项全基因组 CRISPR 敲除筛选研究,使用 UACC257 细胞系(对铁死亡具有内在抗性)经不同多不饱和脂肪酸(PUFA)诱导为铁死亡敏感状态,以鉴定介导 ML210(GPX4 选择性抑制剂及铁死亡强效诱导剂)敏感性的基因

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基因组分类OtherGPL167919606
GSE130982: A genome-wide CRISPR screen identifies mediators of ferroptosis sensitivity in polyunsaturated fatty acid-treated cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

全基因组CRISPR筛选鉴定多不饱和脂肪酸处理细胞中铁死亡敏感性的介导因子

A genome-wide CRISPR screen identifies mediators of ferroptosis sensitivity in polyunsaturated fatty acid-treated cells

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含一项全基因组 CRISPR 敲除筛选研究,使用 UACC257 细胞系(对铁死亡具有内在抗性)经不同多不饱和脂肪酸(PUFA)诱导为铁死亡敏感状态,以鉴定介导 ML210(GPX4 选择性抑制剂及铁死亡强效诱导剂)敏感性的基因。研究识别出细胞色素 P450 氧化还原酶(POR,CYPOR)是铁死亡所必需的关键因子。数据集含 1 个文件,可用于研究铁死亡调控机制及肿瘤相关基因功能筛选(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多不饱和脂肪酸(PUFA)使细胞对铁死亡敏感。在与该数据集相关的研究中,我们使用 UACC257 作为模型细胞系(对铁死亡具有内在抗性),用不同的 PUFA 诱导其对铁死亡敏感。我们进行了全基因组 CRISPR 敲除筛选,以鉴定介导对 ML210(谷胱甘肽过氧化物酶 4(GPX4)的选择性抑制剂和铁死亡细胞死亡的有效诱导剂)敏感性的基因。我们鉴定出细胞色素 P450 氧化还原酶(POR,CYPOR)是铁死亡细胞死亡所需的关键因子,以及其他基因。

【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:Other、GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/胚胎性肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE130982

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 20 202,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

多不饱和脂肪酸(PUFA)使细胞对铁死亡敏感。在与该数据集相关的研究中,我们使用UACC257作为模型细胞系(内在对铁死亡具有抗性),并通过不同的PUFA诱导其对铁死亡敏感。我们进行了全基因组CRISPR敲除筛选,以鉴定介导对ML210敏感性的基因,ML210是谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)的选择性抑制剂,也是铁死亡的强效诱导剂。我们在其他基因中鉴定出细胞色素P450氧化还原酶(POR,CYPOR)是铁死亡所需的关键因子。

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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