核散斑调控癌症功能程序(ChIP)

数据覆盖肿瘤/肾癌方向,包含1个文件(GSE248705_series_matrix.txt.gz),可用于研究核散斑组成状态与基因调控、染色质结合及透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者预后相关的功能程序(来源 NCBI)

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基因组分类GPL216979606
GSE248705: Nuclear speckles regulate functional programs in cancer (ChIP)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

核散斑调控癌症功能程序(ChIP)

Nuclear speckles regulate functional programs in cancer (ChIP)

该数据集为GSE248705系列,主题为核散斑调控癌症功能程序,采用ChIP技术,属于Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing类型,平台为GPL21697,物种为人类(9606)。数据覆盖肿瘤/肾癌方向,包含1个文件(GSE248705_series_matrix.txt.gz),可用于研究核散斑组成状态与基因调控、染色质结合及透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者预后相关的功能程序(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核散斑是动态的核体,其特征是RNA结合蛋白和特定非编码RNA的局部高浓度。尽管散斑的内容物表明其在调节染色质动力学和基因表达方面具有多方面作用,但核散斑的总体生物学功能仍然成谜。在本研究中,我们调查了人类癌症中散斑的组成变异,根据散斑驻留蛋白的RNA表达发现了两种主要的散斑组成状态。一种癌症散斑状态与正常邻近组织更相似,而另一种与正常组织不相似,因此被认为是异常的癌症散斑状态。我们将异常散斑状态与核内散斑定位的改变、TREX RNA输出复合物的升高以及透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者更差的结果联系起来。ccRCC是

【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:GPL21697、9606。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248705

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 08 202,引用时请注意版本时效。

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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

核斑是动态的核体,其特征是局部高浓度的RNA结合蛋白和特定的非编码RNA。尽管核斑的内容物提示其在调控染色质动态和基因表达方面具有多方面作用,但核斑的整体生物学功能仍不明确。在本研究中,我们探究了人类癌症中核斑的组成变异,基于核斑驻留蛋白的RNA表达发现了两种主要的核斑组成状态。一种癌症核斑状态与正常癌旁组织更为相似,而另一种则与正常组织不同,因此被视为异常的癌症核斑状态。我们将异常核斑状态与核内核斑定位的改变、TREX RNA输出复合物的升高以及透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者更差的预后联系起来。ccRCC的典型特征是HIF-2a转录因子的过度激活,我们证明HIF-2a驱动其靶基因中一个特定子集与核斑的物理关联,这依赖于本研究中定义的HIF-2a的两个核斑靶向基序(STM)。

在转录因子中,STMs高度富集,提示靶向DNA-核斑可能是一种普遍的基因调控机制,并提供了候选核斑靶向因子的资源。通过将组织培养功能研究与肿瘤基因组及成像分析相结合,我们表明HIF-2a基因调控程序受到核斑组成状态以及HIF-2a核斑靶向能力丧失的影响。这些发现提示,在ccRCC中,核斑的一个关键生物学功能是调节一部分特定的HIF-2a调控靶基因的表达,而这些靶基因反过来影响患者结局。在ccRCC之外,肿瘤核斑组成状态与功能通路改变及核斑相关基因邻域表达广泛相关,揭示了一个普遍联系

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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