HDAC1与PRC2介导SPI1/PU.1依赖性基因抑制的组合控制[722_RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为HDAC1与PRC2介导SPI1/PU.1依赖性基因抑制的组合控制[722_RNA-seq],属于肿瘤/白血病分类

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基因组预测GPL1702110090
GSE187432: HDAC1 and PRC2 mediate combinatorial control in SPI1/PU.1-dependent gene repression in murine erythroleukaemia [722_RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

HDAC1与PRC2介导SPI1/PU.1依赖性基因抑制的组合控制[722_RNA-seq]

HDAC1 and PRC2 mediate combinatorial control in SPI1/PU.1-dependent gene repression in murine erythroleukaemia [722_RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为HDAC1与PRC2介导SPI1/PU.1依赖性基因抑制的组合控制[722_RNA-seq],属于肿瘤/白血病分类。数据包含1个文件GSE187432_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序的表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL17021。源站描述指出SPI1通过结合活性增强子抑制基因,HDAC1和PRC2协同参与该抑制过程。该数据可用于研究SPI1在红系分化阻滞中的致癌功能及表观遗传调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管最初被描述为转录激活因子,SPI1/PU.1作为造血过程中的主要参与者,其改变与血液系统恶性肿瘤相关,具有抑制转录的能力。在此,我们研究了红系谱系中基因抑制的机制,其中SPI1通过阻断分化发挥致癌功能。我们显示SPI1通过结合位于基因间或基因体区域的活性增强子来抑制基因。HDAC1作为SPI1诱导的转录抑制的协同介质,通过使一部分基因中SPI1结合的增强子去乙酰化,包括那些参与红系分化的基因。增强子去乙酰化影响启动子乙酰化、染色质可及性和RNA pol II占据。除了HDAC1的活性外,多梳抑制复合物2(PRC2)通过de

【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:GPL17021、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=GSE187432

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,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

尽管SPI1/PU.1最初被描述为转录激活因子,但这一在造血过程中发挥重要作用、其改变与血液系统恶性肿瘤相关的因子,也具有抑制转录的能力。在本研究中,我们探讨了红系谱系中基因抑制的机制,在该谱系中SPI1通过阻断分化发挥致癌功能。我们发现SPI1通过结合位于基因间区或基因体区域的活性增强子来抑制基因。HDAC1作为SPI1诱导的转录抑制的协同介导者,通过对一部分基因中SPI1结合的增强子进行去乙酰化发挥作用,这些基因包括参与红系分化的基因。增强子去乙酰化影响启动子乙酰化、染色质可及性和RNA聚合酶II占据。除HDAC1的活性外,当SPI1位于增强子序列时,多梳抑制复合物2(PRC2)通过在启动子序列沉积H3K27me3来强化基因抑制。

此外,我们的研究发现了PRC2与HDAC1复合物在介导SPI1转录抑制活性中的协同关系,最终对白血病细胞存活产生协同不利影响。我们的结果突显了白血病细胞中转录抑制机制的重要性,该机制涉及SPI1与表观遗传调控因子PRC2和HDAC1之间复杂的功能联系。

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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