ARHGAP45失活及MBQ-167处理后的基因表达变化

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,记录通过CRISPR-Cas9失活ARHGAP45和/或MBQ-167处理后基因表达变化的高通量测序表达谱数据

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基因组分类GPL185739606
GSE268874: Gene expression change after inactivation of ARHGAP45 by CRISPR-Cas9 and/or treatment of MBQ-167

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

ARHGAP45失活及MBQ-167处理后的基因表达变化

Gene expression change after inactivation of ARHGAP45 by CRISPR-Cas9 and/or treatment of MBQ-167

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,记录通过CRISPR-Cas9失活ARHGAP45和/或MBQ-167处理后基因表达变化的高通量测序表达谱数据。数据涉及肿瘤/白血病方向,可用于分析ARHGAP45在急性髓系白血病中的功能作用及药物处理后的转录组响应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):GTP酶激活蛋白(GAPs)和鸟嘌呤核苷酸交换因子(GEFs)作为小GTP酶的负向和正向调节因子,协调GDP/GTP结合的二元活性开关。然而,它们在造血系统恶性肿瘤中的功能意义在很大程度上仍未被探索。在我们的研究中,以单细胞转录组分析和原代AML样本及其衍生模型中的功能性CRISPR筛选为指导,我们揭示了ARHGAP45在AML中出乎意料的选择性致癌作用。ARHGAP45在恶性细胞中上调,而在健康对应细胞中显著缺失。ARHGAP45的耗竭阻碍AML生长并触发髓系分化,但对正常CD34+造血干/祖细胞(HSPC)发育并非必需。使用CRISPR介导的上位性筛选,我们进一步表明ARHGEF1-RhoA-PKN1轴负责ARHGAP45表型。在

【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:GPL18573、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=GSE268874

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 02 202,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

GTP酶激活蛋白(GAPs)和鸟嘌呤核苷酸交换因子(GEFs)作为小GTP酶的负向和正向调控因子,协调GDP/GTP结合的二元活性开关。然而,它们在血液系统恶性肿瘤中的功能意义在很大程度上仍未被探索。在我们的研究中,以单细胞转录组分析和原代AML标本及其衍生模型中的功能性CRISPR筛选为指导,我们发现了ARHGAP45在AML中出乎意料的选择性致癌作用。ARHGAP45在恶性细胞中上调,而在健康对应细胞中显著缺失。ARHGAP45的耗竭阻碍AML生长并触发髓系分化,但对正常CD34+造血干/祖细胞(HSPC)的发育并非必需。利用CRISPR介导的遗传上位性筛选,我们进一步表明ARHGEF1-RhoA-PKN1轴是ARHGAP45表型的原因。此外,我们进一步发现ARHGAP45防止RhoA过度激活、细胞极性丧失和谱系定向。另一方面,我们的筛选还揭示了联合抑制ARHGAP45和CDC42的协同效应,我们进一步在体外和体内进行了验证。

总体而言,我们的研究揭示了ARHGAP45对白血病干性和侵袭性不可或缺,并为在急性髓系白血病中调节GAP和GTP酶活性的治疗策略提供了依据。

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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