GSE277044:维持Cyclin D1表达使肾癌细胞不依赖HIF2

该数据集来自NCBI GEO,包含一项全基因组CRISPRa筛选研究,旨在识别在belzutifan工具化合物PT2399处理下赋予HIF2a依赖性ccRCC细胞耐药性的HIF2a响应基因

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GSE277044: Sustaining Cyclin D1 Expression Renders Kidney Cancer Cells HIF2-Independent

基本信息

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基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE277044:维持Cyclin D1表达使肾癌细胞不依赖HIF2

Sustaining Cyclin D1 Expression Renders Kidney Cancer Cells HIF2-Independent

该数据集来自NCBI GEO,包含一项全基因组CRISPRa筛选研究,旨在识别在belzutifan工具化合物PT2399处理下赋予HIF2a依赖性ccRCC细胞耐药性的HIF2a响应基因。研究发现维持CCND1表达可促进HIF2a非依赖性和belzutifan耐药,且该活性需要Cyclin D1激活Cdk4/6,但不仅限于pRB磷酸化。数据可用于研究肾癌HIF2a靶向治疗耐药机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):VHL抑癌基因失活稳定HIF2a,驱动透明细胞肾细胞癌(ccRCC)。HIF2a抑制剂belzutifan已获批用于ccRCC治疗,但原发性和获得性耐药常见。HIF2a与ARNT结合后转录激活数百个基因。我们在经belzutifan工具化合物PT2399处理的HIF2a依赖性ccRCC细胞系中进行了全基因组CRISPRa筛选,以鉴定在未下调时赋予belzutifan耐药性的HIF2a响应基因。维持HIF2a靶基因CCND1(编码Cyclin D1)的表达可促进HIF2a非依赖性/belzutifan耐药。该活性需要Cyclin D1激活Cdk4/6,但不仅限于对经典Cyclin D1靶点pRB的抑制性磷酸化。事实上,缺乏全部三个pRB家族成员的ccRCC细胞系仍至少部分依赖HIF2a。在此背景下。然而

【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、GPL24676、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=GSE277044

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 10 202,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

VHL抑癌基因的失活可稳定HIF2α,进而驱动透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的发生。HIF2α抑制剂belzutifan已获批用于ccRCC治疗,但原发性和获得性耐药较为常见。HIF2α与ARNT结合后,可转录激活数百个基因。我们在经belzutifan工具化合物PT2399处理的HIF2α依赖性ccRCC细胞系中进行了全基因组CRISPRa筛选,以鉴定在未被下调时赋予belzutifan耐药性的HIF2α响应基因。维持HIF2α靶基因CCND1(编码Cyclin D1)的表达可促进HIF2α非依赖性/belzutifan耐药。该活性需要Cyclin D1对Cdk4/6的激活,但并非仅由Cyclin D1经典靶点pRB的抑制性磷酸化所致。事实上,缺乏全部三个pRB家族成员的ccRCC细胞系仍至少部分依赖HIF2α。然而,在此背景下,激酶缺陷型Cyclin D1变体至少部分逆转了belzutifan的抗增殖效应,提示Cyclin D1对ccRCC的促进作用需要pRB旁系同源蛋白的磷酸化以及一种或多种不依赖激酶的Cyclin D1活性。

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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