PDGFRA 定义间充质干细胞卡波西肉瘤祖细胞:通过促进KSHV在血管生成环境中的致癌作用 [ChIP-seq]

该数据集包含基于ChIP-seq技术生成的表观遗传数据,主要研究PDGFRA阳性/SCA-1阳性骨髓间充质干细胞在卡波西肉瘤发生中的作用,以及血管生成微环境如何通过影响KSHV病毒的表观基因组来促进肿瘤形成,适用于肿瘤发生机制、病毒致癌和干细胞生物学等方向的研究。

School of Medical Sciences - UNLPSchool of Medical Sciences - UNLP
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 29
卡波西肉瘤肿瘤发生
PDGFRA Defines the Mesenchymal Stem Cell Kaposi’s Sarcoma Progenitors by Enabling KSHV Oncogenesis in an Angiogenic Environment [ChIP-seq]

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

PDGFRA 定义间充质干细胞卡波西肉瘤祖细胞:通过促进KSHV在血管生成环境中的致癌作用 [ChIP-seq]

【数据集背景】

本数据集源站标题为《PDGFRA Defines the Mesenchymal Stem Cell Kaposi’s Sarcoma Progenitors by Enabling KSHV Oncogenesis in an Angiogenic Environment [ChIP-seq]》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Kaposi’s sarcoma (KS) is an AIDS-defining cancer caused by the KS-associated herpesvirus (KSHV). Unanswered questions regarding KS are its cellular ontology and the conditions conducive to viral oncogenesis. We identify PDGFRA(+)/SCA-1(+) bone marrow-derived mesenchymal stem cells (Pα(+)S MSCs) as KS spindle-cell progenitors and found that pro-angiogenic environmental conditions typical of KS are critical for KSHV sarcomagenesis. This is because growth in KS-like conditions generates a de-repres…

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=ac9e21364bcf131d378caee87704b139

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 31881074

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    • 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

该数据集是一个基于ChIP-seq技术的生物医学研究数据集,旨在探究卡波西肉瘤(KS)的细胞起源和致癌机制。数据集聚焦于PDGFRA阳性/SCA-1阳性的骨髓来源间充质干细胞(Pα(+)S MSCs),研究其作为KS梭形细胞祖细胞的作用,并分析血管生成环境如何影响卡波西肉瘤相关疱疹病毒(KSHV)的表观基因组和致癌过程。数据来源于相关实验研究,通过ChIP-seq技术检测组蛋白修饰或转录因子结合等表观遗传信息。主要研究方向包括肿瘤发生、病毒致癌机制、干细胞生物学及肿瘤微环境,适用于肿瘤学、病毒学和表观遗传学领域的研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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