GSE239468:促凝集ENL突变通过染色质重塑诱导肿瘤发生[ChIP-seq和CUT&Tag]

数据聚焦于在AML和Wilms肿瘤中发现的染色质阅读器ENL的功能获得性突变,该突变可诱导转录凝聚体异常形成。通过条件性敲入小鼠模型,研究ENL突变作为急性髓系白血病致癌驱动因子的体内作用及其对染色质修饰和造血分化的影响

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基因组GPL3017210090
GSE239468: Condensate-promoting ENL mutation induces tumorigenesis via chromatin remodeling [ChIP-seq and CUT&Tag]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE239468:促凝集ENL突变通过染色质重塑诱导肿瘤发生[ChIP-seq和CUT&Tag]

Condensate-promoting ENL mutation induces tumorigenesis via chromatin remodeling [ChIP-seq and CUT&Tag]

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE239468系列的1个文件(GSE239468_series_matrix.txt.gz),采用ChIP-seq和CUT&Tag技术对小鼠(10090)进行基因组结合/占据谱分析,平台为GPL30172。数据聚焦于在AML和Wilms肿瘤中发现的染色质阅读器ENL的功能获得性突变,该突变可诱导转录凝聚体异常形成。通过条件性敲入小鼠模型,研究ENL突变作为急性髓系白血病致癌驱动因子的体内作用及其对染色质修饰和造血分化的影响。数据可用于研究ENL突变相关的染色质重塑和基因表达调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在AML和Wilms肿瘤中发现的染色质“阅读器”ENL的功能获得性突变已被证明可在细胞系统中诱导转录凝聚体的异常形成。然而,这些突变及其凝聚体形成特性在肿瘤发生中的确切作用仍不清楚。通过为最常见的ENL突变创建条件性敲入小鼠模型,我们确定ENL突变体是体内急性髓系白血病的真正致癌驱动因子。ENL突变体的杂合表达扰乱正常的造血层级,并导致具有增强自我更新特性的髓系祖细胞异常扩增。此外,ENL突变体重塑组蛋白修饰以改变分化过程,并在造血发育过程中驱动致癌基因表达。重要的是,靶向点突变以破坏凝聚体形成

【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:GPL30172、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=GSE239468

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,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

在急性髓系白血病(AML)和Wilms瘤中发现的染色质“阅读器”ENL的功能获得性突变,已被证明可在细胞系统中诱导转录凝聚体的异常形成。然而,这些突变及其凝聚体形成特性在肿瘤发生中的确切作用仍不清楚。通过针对最常见的ENL突变构建条件性敲入小鼠模型,我们确立了ENL突变体在体内是急性髓系白血病的真正致癌驱动因素。ENL突变体的杂合表达扰乱了正常的造血层级,并导致具有增强自我更新特性的髓系祖细胞异常扩增。此外,ENL突变体重塑组蛋白修饰,以改变分化过程并在造血发育过程中驱动致癌基因表达。重要的是,通过靶向点突变破坏凝聚体形成特性,完全消除了ENL突变体在造血干细胞和祖细胞(HSPCs)中的致癌功能。

最后,使用一种小分子抑制剂短期治疗,该抑制剂能阻断ENL突变体的乙酰基结合活性,可逆转其对染色质的影响,并显著延缓小鼠白血病的发生。我们的研究揭示了突变诱导的转录凝聚体在染色质调控和体内癌症中的关键生物学功能,并为将致病性凝聚体作为某些癌症的潜在治疗靶点提供了概念验证。

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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