Pax-5 癌基因来源环状 RNA 特征数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE188623),聚焦 Pax-5 癌基因来源的环状 RNA(circPax-5)在 B 淋巴细胞中的鉴定与特征刻画

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时间序列分类GPL173039606
GSE188623: Characterization of a new class of RNA products from the Pax-5 oncogene: circular RNAs

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

Pax-5 癌基因来源环状 RNA 特征数据集

Characterization of a new class of RNA products from the Pax-5 oncogene: circular RNAs

该数据集来自 NCBI GEO(GSE188623),聚焦 Pax-5 癌基因来源的环状 RNA(circPax-5)在 B 淋巴细胞中的鉴定与特征刻画。数据包含高通量测序表达谱,覆盖既往报道的 Pax-5 表达组织、细胞模型及 B 细胞肿瘤临床样本,可用于分析多种 circPax-5 变体的表达模式及其在慢性淋巴细胞白血病等 B 细胞肿瘤中的差异表达,为环状 RNA 作为调控分子与潜在标志物的研究提供基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):环状 RNA(circRNA)是一类相对较新的 RNA 产物,因其参与许多生物学过程和癌症疾病而日益受到关注。由于 circRNA 天生能够结合并调节相互作用的蛋白质和 microRNA(miR),它们构成了支持细胞生物学和癌症表型的复杂细胞内信号与调控网络的额外一层。在本研究中,我们鉴定并表征了多种 circRNA 产物,这些产物来源于 B 淋巴细胞中的 Pax-5 癌基因(circPax-5)。我们在先前报道的 Pax-5 表达组织集合以及细胞模型和 B 细胞癌症病变临床样本中,建立了多种 circPax-5 变体的表达谱。例如,我们观察到 circPax-5 产物在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中过表达(高达 13 倍),其中大多数

【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:GPL17303、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=GSE188623

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 01 202,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

环状RNA(circRNA)是一类相对较新的RNA产物,因其参与许多生物学过程和癌症疾病而日益受到关注。由于环状RNA具有结合并调控相互作用蛋白和微小RNA(miR)的固有能力,它们构成了支持细胞生物学和癌症表型的复杂细胞内信号传导与调控网络的额外层次。在本研究中,我们鉴定并表征了源自B淋巴细胞中Pax-5癌基因的多种环状RNA产物(circPax-5)。我们在先前报道的Pax-5表达组织集合中,以及来自B细胞癌症病灶的细胞模型和临床样本中,建立了多种circPax-5变体的表达谱。例如,我们观察到circPax-5产物在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中过表达(高达13倍),其中大多数环状RNA由一种特定的circPax-5异构体组成,该异构体含有Pax-5基因座外显子2至5的序列(circPax-5_2-5)。

鉴于Pax-5基因产物在肿瘤生物学中已确立的作用,我们还着手利用circPax-5_2-5在B细胞系中的条件性表达来评估circPax-5在肿瘤过程中的影响。有趣的是,我们发现circPax-5_2-5与癌细胞生长速率相关,而这种相关性取决于B细胞分化和癌症亚型。我们还基于circRNA的常见分子特征(例如miR隔离和海绵吸附)表征了circPax-5在B细胞系中的机制特征。因此,我们通过circRNA沉淀从B细胞中分离circPax-5复合物,并对其进行深度测序分析以鉴定共相互作用的miR。除miR海绵吸附谱外,我们还研究了circPax-5通过推定的内部核糖体进入位点(IRES)翻译新型肽的潜力。利用双IRES依赖性报告基因试验,我们发现circPax-5_2-5具有能够编码未表征

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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