髓系白血病依赖的CTCF结合lncRNA位点MYNRL15 [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE172238,聚焦髓系白血病依赖的CTCF结合lncRNA位点MYNRL15,采用RNA-Seq进行表达谱分析

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基因组分类GPL246769606
GSE172238: Myeloid leukemia dependency MYNRL15 exemplifies class of CTCF-bound lncRNA loci [RNA-Seq]

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

髓系白血病依赖的CTCF结合lncRNA位点MYNRL15 [RNA-Seq]

Myeloid leukemia dependency MYNRL15 exemplifies class of CTCF-bound lncRNA loci [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE172238,聚焦髓系白血病依赖的CTCF结合lncRNA位点MYNRL15,采用RNA-Seq进行表达谱分析。数据基于人类样本,包含1个文件(GSE172238_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析、GPL24676平台及物种9606。该数据可用于研究lncRNA位点在白血病中的调控功能及转录组层面的表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非编码基因组是新的生物学见解的一个很大程度上尚未开发的来源,包括数千个长非编码RNA(lncRNA)位点。虽然有些产生真正的功能性转录本,另一些则发挥不依赖转录本的调控效应,而缺乏预测性特征使得机制剖析成为重大挑战。在此,我们描述MYNRL15:一个位于15号染色体上的非编码调控位点,是通过对来自造血干细胞和祖细胞(HSPCs)和急性髓系白血病(AML)样本的lncRNA特征进行CRISPR筛选鉴定出的泛髓系白血病依赖位点。我们证明,该位点中顺式调控DNA元件的缺失,而非其转录产物,驱动了其扰动表型,触发致癌通路的全局下调、15号染色体邻域的协调失调,以及形成一种肿瘤抑制性的长-

【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:GPL24676、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=GSE172238

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 04 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

非编码基因组是尚未充分开发的新生物学见解来源,其中包括数千个长非编码RNA(lncRNA)位点。虽然其中一些产生真正的功能性转录本,另一些则发挥不依赖转录本的调控效应,而缺乏预测性特征使机制解析成为重大挑战。在此,我们描述MYNRL15:一个位于15号染色体上的非编码调控位点,也是通过对来自造血干细胞和祖细胞(HSPCs)及急性髓系白血病(AML)样本的lncRNA特征进行CRISPR筛选所鉴定出的泛髓系白血病依赖性位点。我们证明,该位点中顺式调控DNA元件的缺失、而非其转录产物,驱动了其扰动表型,触发致癌通路的全局下调、15号染色体邻近区域的协调性失调,以及与远端环基部的肿瘤抑制性长程染色质相互作用的形成。此外,MYNRL15扰动在体外选择性损害原代AML原始细胞而非正常HSPCs,并在体内耗竭患者来源的异种移植瘤,为染色质调控非编码位点存在致癌脆弱性提供了证据。

MYNRL15的特征是CTCF结合增强、表达水平低且跨度短——这些特征为数百个lncRNA基因所共有,其中近半数在急性髓系白血病(AML)患者队列中与临床特征相关。我们提出,这些构成了一类新的功能性遗传元件,既具有治疗AML的潜力,又对癌症病理生理学具有普遍而深远的意义,MYNRL15即为典型例证。

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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