GSE253457:RUNX1表达受超级增强子调控并是成人T细胞白血病/淋巴瘤的治疗靶点
该数据集来自NCBI GEO,标题为RUNX1表达受超级增强子调控并是成人T细胞白血病/淋巴瘤的治疗靶点,属于肿瘤/白血病分类

基本信息
资源简介
GSE253457:RUNX1表达受超级增强子调控并是成人T细胞白血病/淋巴瘤的治疗靶点
RUNX1 expression is regulated by a super-enhancer and is a therapeutic target in adult T-cell leukemia/lymphoma
该数据集来自NCBI GEO,标题为RUNX1表达受超级增强子调控并是成人T细胞白血病/淋巴瘤的治疗靶点,属于肿瘤/白血病分类。源站描述指出超级增强子(SE)在调控肿瘤特异性基因表达中起重要作用,BRD4抑制剂JQ1通过破坏SE介导的基因调控抑制RUNX1表达,诱导ATL细胞凋亡并抑制增殖。数据集包含1个文件(GSE253457_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及表达谱芯片、GPL20844平台和9606物种。可用于研究ATL中RUNX1的调控机制及JQ1的抗肿瘤作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 17 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):超级增强子(SE)——密集积累中介体复合物的基因组增强子区域——在调控肿瘤特异性基因表达中发挥重要作用,是肿瘤性疾病的潜在治疗靶点。含溴结构域蛋白4(BRD4)是结合SE区域的蛋白复合物的组分。JQ1是已知的BRD4抑制剂之一,通过抑制SE介导的基因表达调控发挥抗肿瘤作用。成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATL)对现有治疗高度耐药,预后极差。由于JQ1具有作为多种恶性肿瘤治疗剂的潜力,我们研究了JQ1的抗ATL作用。JQ1诱导凋亡并抑制ATL细胞增殖。JQ1通过破坏SE介导的基因调控抑制RUNX1的表达,表明RUNX1可能是一个新的治疗靶点。
【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:Expression profiling by array、GPL20844、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=GSE253457
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 13 202,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
超级增强子(SEs)——即中介体复合物密集积累的基因组增强子区域——在调控肿瘤特异性基因表达中发挥重要作用,是肿瘤性疾病的潜在治疗靶点。含溴结构域蛋白4(BRD4)是结合于SE区域的蛋白复合物的组分之一。JQ1是已知的BRD4抑制剂之一,通过抑制SE介导的基因表达调控发挥抗肿瘤作用。成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATL)对现有治疗高度耐药,预后极差。鉴于JQ1具有作为多种恶性肿瘤治疗药物的潜力,我们研究了JQ1的抗ATL作用。JQ1诱导细胞凋亡并抑制ATL细胞增殖。JQ1通过破坏SE介导的基因调控抑制RUNX1的表达,表明RUNX1可能是一个新的治疗靶分子。AI-10-104和Ro5-3335是分别为急性髓系白血病(AML)和淋巴细胞白血病(ALs)等血液系统恶性肿瘤开发的RUNX1抑制剂。
我们证明,这两种药物在有效浓度下能抑制携带RUNX1突变的ATL细胞系及患者样本中的细胞增殖,这些样本来源于急性淋巴细胞白血病(ALs)。同时,AI-10-104抑制了MYC原癌基因(c-MYC)的表达。RUNX1是ATL的一个潜在治疗靶点,它能促进c-MYC的表达。我们首次展示了在外周成熟T细胞血液恶性肿瘤——ATL中,RUNX1的表达是通过超级增强子(SEs)调控的。本研究表明,RUNX1可能是ATL的一个新型治疗靶点。
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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