GSE184176:组合遗传学揭示DOCK1-RAC2轴是治疗NPM1;Cohesin突变AML的特异性靶点
数据可用于白血病相关基因表达分析与靶点研究(来源 NCBI)。源站首次发布:Sep 15 202。急性髓系白血病(AML)由多种组合发生的突变驱动

基本信息
资源简介
GSE184176:组合遗传学揭示DOCK1-RAC2轴是治疗NPM1;Cohesin突变AML的特异性靶点
Combinatorial genetics reveals the DOCK1-RAC2 axis as a specific target for the treatment of NPM1;Cohesin mutated AML
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE184176_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL19057。研究利用可诱导的Npm1cAflox/+和Smc3flox/+小鼠模型,探究cohesin突变在NPM1cA背景下如何改变转录组,发现Npm1cA/+;Smc3/+组合独特上调Dock1。数据可用于白血病相关基因表达分析与靶点研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 15 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):急性髓系白血病(AML)由多种组合发生的突变驱动。更好地理解突变如何相互作用导致疾病,对于开发靶向治疗至关重要。大约50%携带NPM1常见突变(NPM1cA)的患者也携带cohesin复合体突变。由于已知cohesin和Npm1调控基因表达,我们试图确定在NPM1cA背景下cohesin突变如何改变转录组。我们利用可诱导的Npm1cAflox/+和Smc3flox/+小鼠模型来研究这种遗传相互作用。虽然Npm1cA/+;Smc3 /+小鼠发展为AML的潜伏期与Npm1cA/+小鼠相似,但RNA测序表明Npm1cA; Smc3 /+突变组合独特地改变了转录组。我们发现Rac1/2核苷酸交换因子Dock1在Npm1cA/+;Smc3 /+ HSPCs中独特上调。敲低
【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:GPL19057、10090。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=GSE184176
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 06 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
急性髓系白血病(AML)是由以多种组合形式发生的突变所驱动的。更好地理解突变如何相互作用导致疾病,对于开发靶向治疗至关重要。在携带NPM1常见突变(NPM1cA)的患者中,约50%也携带黏连蛋白复合体(cohesin complex)的突变。由于已知黏连蛋白和Npm1均调控基因表达,我们试图确定在NPM1cA背景下黏连蛋白突变如何改变转录组。我们利用可诱导的Npm1cAflox/+和Smc3flox/+小鼠模型来研究这一遗传相互作用。虽然Npm1cA/+;Smc3 /+小鼠发生的AML潜伏期与Npm1cA/+小鼠相似,但RNA测序提示Npm1cA;Smc3 /+突变组合独特地改变了转录组。我们发现Rac1/2核苷酸交换因子Dock1在Npm1cA/+;Smc3 /+造血干/祖细胞(HSPCs)中独特地上调。敲低Dock1导致Npm1cA/+;Smc3 /+ AML特异性生长和黏附下降以及凋亡增加。与Npm1cA/+ AML相比,Npm1cA/+;Smc3 /+ AML中还观察到更高的Rac活性。重要的是,Dock1/Rac通路在Npm1cA/+;Smc3 /+ AML中是可靶向的。
我们的结果表明,Dock1/Rac是治疗同时携带NPM1cA和黏连蛋白突变患者的独特靶点,并支持利用组合遗传学方法来识别新的精准肿瘤学靶点。
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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