DNMT3A R882H突变或WT表达对NRAS G12D共转导造血干/祖细胞全局DNA甲基化模式的影响(eRRBS)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Genomics。数据涉及DNMT3A R882H突变或野生型表达对携带NRAS G12D共转导的造血干/祖细胞全局DNA甲基化模式的影响,采用eRRBS技术

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基因组分类Genomics
Effect of DNMT3A R882H mutation or WT expression on global DNA methylation patterns of hematopoietic stem/progenitor cells with NRAS G12D co-transduction (eRRBS)

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

DNMT3A R882H突变或WT表达对NRAS G12D共转导造血干/祖细胞全局DNA甲基化模式的影响(eRRBS)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Genomics。数据涉及DNMT3A R882H突变或野生型表达对携带NRAS G12D共转导的造血干/祖细胞全局DNA甲基化模式的影响,采用eRRBS技术。源站描述显示,DNMT3A R882H可与持续激活的RAS协同,在体外转化小鼠造血干/祖细胞并在体内诱导急性白血病,促进Meis1、Hox-A、Mn1和Mycn等干性基因程序异常转录激活,并直接结合这些基因的顺式调控元件,诱导局灶性CpG低甲基化,促进增强子/启动子激活及Dot1l相关转录本募集。该数据可用于研究DNMT3A突变相关白血病中DNA甲基化异常与基因表达调控的关系(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA甲基转移酶3A(DNMT3A)在多种造血系统恶性肿瘤中频繁突变;然而,其潜在的致癌机制仍不清楚。在此,我们报告,DNMT3A在Arg882位点的突变“热点”(DNMT3A-R882H)与组成性激活的RAS协同,在体外转化小鼠造血干/祖细胞(HSPCs),并在体内诱导急性白血病。DNMT3A-R882H增强了“干性”基因表达程序的异常反式激活,尤其是转录因子Meis1、Hox-A、Mn1和Mycn。在机制上,R882突变的DNMT3A直接结合这些基因的顺式调控元件,并诱导局灶性CpG低甲基化,这让人联想到在携带DNMT3A R882突变的人类白血病中所见的情况。此外,DNMT3A-R882H诱导的DNA低甲基化促进了基因增强子/启动子激活以及Dot1l相关转录本的募集。

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-71473

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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

DNA甲基转移酶3A(DNMT3A)在多种造血系统恶性肿瘤中频繁发生突变;然而,其潜在的致癌机制仍不明确。在此,我们报告,DNMT3A突变“热点”Arg882(DNMT3A-R882H)与持续激活的RAS协同作用,在体外转化小鼠造血干/祖细胞(HSPCs),并在体内诱导急性白血病。DNMT3A-R882H增强了“干性”基因表达程序的异常反式激活,尤其是转录因子Meis1、Hox-A、Mn1和Mycn。机制上,R882突变的DNMT3A直接结合这些基因的顺式调控元件,并诱导局灶性CpG低甲基化,这与在携带DNMT3A R882突变的人类白血病中观察到的情况相似。此外,DNMT3A-R882H诱导的DNA低甲基化促进了基因增强子/启动子激活以及Dot1l相关转录延伸机制的招募。Dot1l的失活抑制了DNMT3A-R882H介导的干细胞基因失调和急性白血病生成能力。

在本数据集中,我们提供了增强型简化代表性亚硫酸氢盐测序(eRRBS)DNA甲基化组分析数据,展示了DNMT3A R882H突变或WT表达对共转导NRAS G12D的造血干/祖细胞的影响。对转导后第16天,单独逆转录病毒感染NRAS G12D(EV-RAS)、DNMT3A R882H联合NRAS G12D(RH-RAS)或DNMT3A WT联合NRAS G12D(WT-RAS)的Lin-富集造血干/祖细胞进行了eRRBS DNA甲基化组分析。

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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