DNMT3A R882H突变或WT对NRAS G12D共转导造血干/祖细胞基因表达的影响(Microarray)

该数据集为 Microarray 转录组数据,研究 DNMT3A R882H 突变型或野生型(WT)在 NRAS G12D 共转导的造血干/祖细胞(HSPCs)中对基因表达的影响,属于肿瘤/白血病方向

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基因组回归Transcriptomics
Effect of DNMT3A R882H mutation or WT on gene expression in hematopoietic stem/progenitor cells with NRAS G12D co-transduction (Microarray)

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

DNMT3A R882H突变或WT对NRAS G12D共转导造血干/祖细胞基因表达的影响(Microarray)

该数据集为 Microarray 转录组数据,研究 DNMT3A R882H 突变型或野生型(WT)在 NRAS G12D 共转导的造血干/祖细胞(HSPCs)中对基因表达的影响,属于肿瘤/白血病方向。数据可用于分析 DNMT3A-R882H 与组成性激活 RAS 协同转化小鼠 HSPCs 时的转录组变化,涉及干性基因表达程序及 Meis1、Hox-A、Mn1、Mycn 等转录因子,并可用于探索 R882 突变型 DNMT3A 结合顺式调控元件、诱导局部 CpG 低甲基化及增强子/启动子激活等机制(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 处的突变“热点”(即 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“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,并诱导局部 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 低甲基化促进基因增强子/启动子激活以及 Dot1l 相关 tran 的募集

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。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-71437

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    • 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在Arg882处的突变“热点”(即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所见相似。此外,DNMT3A-R882H诱导的DNA低甲基化促进了基因增强子/启动子的激活以及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,我们提供了微阵列数据,展示了在共转导NRAS G12D的HSPCs中,R882H突变型或野生型DNMT3A对基因表达的影响。

对Lin-富集的造血干/祖细胞进行微阵列分析,这些细胞在转导后第12天或第16天分别感染了单独表达NRAS G12D的逆转录病毒(EV-RAS)、同时表达DNMT3A R882H与NRAS G12D的逆转录病毒(RH-RAS),或同时表达DNMT3A WT与NRAS G12D的逆转录病毒(WT-RAS)。

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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