犬与人源体外模型暴露于G-四链体结合小分子的全转录组图谱

该数据集来自NCBI GEO,包含一项RNA-Seq研究,探索G-四链体结合蒽醌衍生物AQ1对两种KIT通路研究常用细胞模型——人肥大细胞白血病HMC1.2和犬肥大细胞瘤C2——全转录组表达谱的影响

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE120272: Whole-Transcriptome Profiling of Canine and Human in Vitro Models Exposed to a G-Quadruplex Binding Small Molecule

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

犬与人源体外模型暴露于G-四链体结合小分子的全转录组图谱

Whole-Transcriptome Profiling of Canine and Human in Vitro Models Exposed to a G-Quadruplex Binding Small Molecule

该数据集来自NCBI GEO,包含一项RNA-Seq研究,探索G-四链体结合蒽醌衍生物AQ1对两种KIT通路研究常用细胞模型——人肥大细胞白血病HMC1.2和犬肥大细胞瘤C2——全转录组表达谱的影响。数据覆盖两种细胞系在AQ1处理下的差异表达基因与通路富集信息,可用于研究G-四链体靶向药物对肿瘤相关转录组的作用及KIT、MYC、p53等通路的调控变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 20 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):G-四链体(G4)是与基因组不稳定性和癌症进展相关的二级核酸结构。当G4结构出现在某些癌基因的启动子中时,可影响基因调控,因而代表一个潜在的治疗靶点。本研究使用RNA-Seq探索一种名为AQ1的G4结合蒽醌衍生物对两种用于研究KIT通路的常见细胞模型——人肥大细胞白血病(HMC1.2)和犬肥大细胞瘤(C2)——全转录组表达谱的影响。AQ1的最高非细胞毒性剂量(2 µM)在HMC1.2和C2细胞中分别导致5441和1201个差异表达基因。在两种细胞系中,细胞周期进程、KIT相关和MYC相关通路等主要通路在AQ1处理组中呈负富集,而p53、凋亡和缺氧等其他通路则呈……

【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:GPL20301、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE120272

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 21 201,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

G-四链体(G4)是与基因组不稳定性和癌症进展相关的二级核酸结构。当G4结构存在于某些癌基因的启动子中时,可影响基因调控,因而可能成为治疗靶点。本研究采用RNA-Seq技术,探讨一种名为AQ1的G4结合蒽醌衍生物对两种常用于研究KIT通路的人类肥大细胞白血病细胞(HMC1.2)和犬肥大细胞瘤细胞(C2)全转录组谱的影响。AQ1的最高非细胞毒性剂量(2 µM)在HMC1.2和C2细胞中分别导致5441个和1201个差异表达基因。在两种细胞系中,AQ1处理组中细胞周期进程、KIT相关和MYC相关等主要通路呈负向富集,而p53、凋亡和缺氧相关等其他通路则呈正向富集。这些发现表明,AQ1处理在人类和犬类细胞模型中诱导了相似的功能反应,并为将犬作为研究G4结合化合物的可靠转化模型提供了新的见解。

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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