SMYD2通过增强子重编程驱动ccRCC中DDIT4依赖的肿瘤进展与耐药

该数据集来自NCBI GEO,围绕透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中SMYD2通过增强子重编程驱动DDIT4依赖的肿瘤进展与靶向治疗耐药这一主题

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基因组预测GPL246769606
GSE337626: Enhancer reprogramming by SMYD2 drives DDIT4-dependent tumor progression and drug resistance in ccRCC

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

SMYD2通过增强子重编程驱动ccRCC中DDIT4依赖的肿瘤进展与耐药

Enhancer reprogramming by SMYD2 drives DDIT4-dependent tumor progression and drug resistance in ccRCC

该数据集来自NCBI GEO,围绕透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中SMYD2通过增强子重编程驱动DDIT4依赖的肿瘤进展与靶向治疗耐药这一主题。数据包含高通量测序表达谱,涉及SMYD2敲低与pazopanib耐药细胞的RNA-seq,并结合TCGA-KIRC数据及150例患者样本分析SMYD2与DDIT4表达关系及DDIT4的预后意义,同时利用体外功能实验、小鼠模型、CUT&Tag和4C实验评估相关机制。可用于研究ccRCC耐药机制、筛选关键基因及预测预后(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:包括pazopanib在内的靶向治疗的进展和耐药常常导致透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者预后不良。然而,这些过程的潜在分子机制仍不清楚。方法:在本研究中,我们首先进行RNA-seq以鉴定在SMYD2敲低和pazopanib耐药细胞中差异表达的基因,表明它们在SMYD2介导的耐药中的潜在作用。我们分析了TCGA-KIRC数据和150例患者样本,以鉴定SMYD2与DDIT4表达水平之间的关系,以及DDIT4的预后意义。应用体外功能实验和小鼠模型评估SMYD2和DDIT4对肿瘤生长和pazopanib耐药的影响。应用CUT&Tag和染色体构象捕获(4C)实验鉴定增强子相关

【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: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=GSE337626

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 16 202,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

背景 包括帕唑帕尼在内的靶向治疗的进展和耐药性常常导致透明细胞肾细胞癌(ccRCC)患者预后不良。然而,这些过程的潜在分子机制仍不清楚。方法 在本研究中,我们首先进行RNA测序,以鉴定在SMYD2敲低和帕唑帕尼耐药细胞中差异表达的基因,表明它们在SMYD2介导的耐药性中的潜在作用。我们分析了TCGA-KIRC数据和150例患者样本,以确定SMYD2与DDIT4表达水平之间的关系,以及DDIT4的预后意义。采用体外功能试验和小鼠模型评估SMYD2和DDIT4对肿瘤生长和帕唑帕尼耐药性的影响。应用CUT&Tag和染色体构象捕获(4C)试验鉴定与SMYD2介导的DDIT4调控相关的增强子,同时利用JASPAR数据库预测参与增强子调控的转录因子。

随后进行了CRISPR介导的增强子缺失和ChIP–qPCR,以验证所鉴定的增强子和转录因子SPI1在DDIT4表达中的调控作用。结果我们的研究揭示,DDIT4的表达水平与SMYD2呈正相关。DDIT4在肾细胞癌中高表达,并与不良预后相关。进一步研究发现,SMYD2调控DDIT4远端增强子(chr10:72830412–72830891)中的H3K4me1,促进转录因子SPI1的募集,从而激活DDIT4表达。我们发现,DDIT4促进ccRCC的增殖、转移和帕唑帕尼耐药,且DDIT4敲低在体外和体内实验中均增强药物敏感性。此外,SMYD2–DDIT4轴激活下游STAT3信号通路,从而促进肿瘤进展。此外,DDIT4相关的预后特征表明

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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