小鼠白血病干细胞系的表观基因组图谱研究(ChIP-seq)

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为 Genomics。数据为通过共表达 R882H 突变的 DNMT3A 与 NRAS-G12D 在体外建立的小鼠白血病干细胞(LSC)系的表观基因组图谱研究,采用 ChIP-seq 技术

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基因组分类Genomics
Epigenomic profiling studies of murine leukemia stem cell (LSC) lines established ex vivo by coexpression of R882H-mutated DNMT3A and NRAS-G12D (ChIP-seq)

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

小鼠白血病干细胞系的表观基因组图谱研究(ChIP-seq)

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为 Genomics。数据为通过共表达 R882H 突变的 DNMT3A 与 NRAS-G12D 在体外建立的小鼠白血病干细胞(LSC)系的表观基因组图谱研究,采用 ChIP-seq 技术。源站描述指出 DNMT3A-R882H 与持续激活的 RAS 协同,在体外转化小鼠造血干/祖细胞并诱导急性白血病,促进 Meis1、Hox-A、Mn1 和 Mycn 等干性基因的异常转录激活,并直接结合这些基因的顺式调控元件,诱导局部 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 突变相关白血病的表观遗传机制(来源 omi。

【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 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“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,类似于在携带 DNMT3A R882 突变的人类白血病中所见。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-71474

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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RH-RAS LSCs中R882H突变的DNMT3A、H3K4me1、H3K4me3和H3K27me3的ChIP-seq图谱数据,以及HOXA9-MEIS1 LSCs中的H3K4me1 ChIP-seq数据。通过使用特异性抗体在RH-RAS LSCs中进行ChIP-seq,我们生成了R882H突变的DNMT3A(Myc标记;使用9e10抗Myc抗体进行ChIP-seq)的全基因组结合图谱以及H3K4me1、H3K4me3和H3K27me3的组蛋白修饰图谱。在HOXA9-MEIS1 LSCs中,利用H3K4me1特异性抗体通过ChIP-seq生成了全基因组H3K4me1组蛋白修饰图谱。

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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