小鼠白血病干细胞系Dot1l抑制剂处理后基因表达谱(微阵列)

该数据集为Microarray表达谱数据,来源于共表达R882H突变DNMT3A与NRAS-G12D后体外建立的小鼠白血病干细胞(LSC)系,并接受Dot1l抑制剂处理

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Expression profiling of murine leukemia stem cell (LSC) lines established ex vivo by coexpression of R882H-mutated DNMT3A and NRAS-G12D post treatment with Dot1l inhibitor (Microarray)

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Dot1l抑制剂处理后基因表达谱(微阵列)

该数据集为Microarray表达谱数据,来源于共表达R882H突变DNMT3A与NRAS-G12D后体外建立的小鼠白血病干细胞(LSC)系,并接受Dot1l抑制剂处理。数据覆盖转录组层面,可用于研究DNMT3A-R882H与活化RAS协同转化造血干/祖细胞的机制,以及Dot1l抑制对相关干性基因表达程序的影响(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,位于Arg882的DNMT3A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相关转录本的募集

【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-71439

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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,我们提供了以下基因表达谱数据:(1) RH-RAS白血病干细胞(RH-RAS LSCs),(2) 由MLL-AF9转化的LSCs,(3) 由NUP98-JARID1A转化的LSCs,以及(4) 经Dot1l抑制剂处理的RH-RAS LSCs。基因表达数据是使用小鼠基因组430 2.0微阵列(Affymetrix)对四个独立衍生的RH-RAS LSC系(称为LSC RH-RAS #1、#2、#3和#4)、两个经1 µM SGC0946(一种Dot1l特异性小分子抑制剂)处理4天的RH-RAS LSC系(LSC RH-RAS #1和#3)、一个MLL-AF9转化的祖细胞系以及三个NUP98-JARID1A转化的祖细胞系生成的。

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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