急性髓系白血病患者原始细胞与健康造血干祖细胞RNA测序数据

该数据集为GSE149237,包含急性髓系白血病(AML)患者原始细胞与健康造血干祖细胞(HSPC)的RNA测序数据,共1个文件

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基因组分类GPL203019606
GSE149237: Acute myeloid leukemia (AML) patient blasts and healthy hematopoietic stem and progenitor cell (HSPC) RNA-sequencing Data

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

急性髓系白血病患者原始细胞与健康造血干祖细胞RNA测序数据

Acute myeloid leukemia (AML) patient blasts and healthy hematopoietic stem and progenitor cell (HSPC) RNA-sequencing Data

该数据集为GSE149237,包含急性髓系白血病(AML)患者原始细胞与健康造血干祖细胞(HSPC)的RNA测序数据,共1个文件。数据聚焦t(8;21)(q22;q22)易位产生的AML1-ETO融合基因,研究其通过ETO基因3'UTR的转录后调控机制。可用于比较AML与健康HSPC的基因表达差异,探索AML1-ETO 3'UTR调控及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):伴有t(8;21)(q22;q22)染色体易位的急性髓系白血病(AML)是AML最常见的亚型之一,并产生AML1-ETO(AE)致癌融合基因。AML1-ETO的表达对t(8;21) AML的白血病发生和维持至关重要。基因表达的转录后调控通常通过转录本3'-非翻译区(UTR)介导。AML1-ETO使用ETO基因的3'UTR,而该基因在造血细胞中通常不表达。因此,通过3'UTR调控AML1-ETO的机制是有吸引力的治疗靶点。在本研究中,我们检查了AML1-ETO通过3'UTR的调控。我们证明,在t(8;21)患者和细胞系中,AML1-ETO主要使用ETO 3'UTR的3.7kb异构体。使用荧光素酶测定方法,我们鉴定出一个位于2.8至3.4kb之间的AML1-ETO 3'UTR片段,该片段受到负调控,增加表达

【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=GSE149237

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 25 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

伴有t(8;21)(q22;q22)染色体易位的急性髓系白血病(AML)是AML最常见的亚型之一,可产生AML1-ETO(AE)致癌融合基因。AML1-ETO的表达对于t(8;21) AML的白血病发生和维持至关重要。基因表达的转录后调控通常通过转录本3‘-非翻译区(UTR)介导。AML1-ETO利用ETO基因的3’UTR,而ETO基因在造血细胞中通常不表达。因此,通过3‘UTR调控AML1-ETO的机制是有吸引力的治疗靶点。在本研究中,我们探讨了通过3’UTR对AML1-ETO的调控。我们证明,在t(8;21)患者和细胞系中,AML1-ETO主要使用ETO 3‘UTR的3.7kb异构体。采用荧光素酶检测方法,我们鉴定出AML1-ETO 3’UTR中2.8至3.4kb之间的一个片段,该片段受到负调控,在抑制microRNA生物合成后表达增加,并包含一个推定的let-7 microRNA靶位点。我们证明let-7b通过该位点直接抑制AML1-ETO。

对癌症基因组图谱急性髓系白血病数据集的分析显示,t(8;21)急性髓系白血病中let-7b及let-7家族miRNA的表达显著低于其他急性髓系白血病。最后,我们证明let-7b-5p抑制t(8;21)急性髓系白血病细胞系的增殖,恢复AML1-ETO靶基因的表达,并促进分化。我们的发现确立了AML1-ETO为let-7b的靶基因,并提示基于let-7的治疗可能适用于t(8;21)急性髓系白血病。

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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