ETS1招募cBAF劫持T细胞白血病中造血干细胞MYB增强子数据集1

该数据集来自NCBI,标题为ETS1招募cBAF劫持T细胞白血病中造血干细胞MYB增强子,属于肿瘤/白血病领域。数据包含1个文件,样例为GSE263585_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL21697

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GSE263585: ETS1 recruits cBAF to hijack the hematopoietic stem cell MYB enhancer in T-cell leukemia [dataset 1]

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

ETS1招募cBAF劫持T细胞白血病中造血干细胞MYB增强子数据集1

ETS1 recruits cBAF to hijack the hematopoietic stem cell MYB enhancer in T-cell leukemia [dataset 1]

该数据集来自NCBI,标题为ETS1招募cBAF劫持T细胞白血病中造血干细胞MYB增强子,属于肿瘤/白血病领域。数据包含1个文件,样例为GSE263585_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL21697。数据可用于研究Notch信号通路之外的ETS1在T-ALL中的功能,特别是ETS1依赖的MYB增强子(E-Me)在造血干细胞自我更新及Notch诱导转化中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Notch信号是T-ALL中最常见的致癌通路,但临床试验显示泛Notch抑制剂会导致剂量限制性毒性。因此,我们将焦点从Notch转向ETS1,ETS1是在T-ALL背景下最常与Notch占据的调控元件共结合的核心转录因子之一。一个最重要的ETS1依赖性元件是位于MYB +140kb处的Notch结合增强子,我们将其命名为ETS-MYB增强子(E-Me)。利用基因工程小鼠模型和染色质分析,我们表明E-Me选择性促进造血干细胞的自我更新,在定向T细胞祖细胞中失活;并被重新激活以促进Notch诱导的转化。

【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:GPL21697、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=GSE263585

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

Notch信号通路是T-ALL中最常见的致癌途径,但临床试验显示,泛Notch抑制剂会导致剂量限制性毒性。因此,我们将焦点从Notch转向ETS1,ETS1是在T-ALL背景下最常与Notch占据的调控元件共同结合的顶级转录因子之一。一个最重要的ETS1依赖性元件是位于MYB +140kb处的Notch结合增强子,我们将其命名为ETS-MYB增强子(E-Me)。利用基因工程小鼠模型和染色质 profiling,我们发现E-Me选择性促进造血干细胞的自我更新,在定向T细胞祖细胞中失活;并在Notch诱导的转化中被重新激活以促进转化。

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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