AKAP95凝聚体调控转录并可作为MLL融合驱动肿瘤发生的靶点(PRO-Seq)

该数据集来自NCBI GEO,标题为AKAP95凝聚体调控转录并可作为MLL融合驱动肿瘤发生的靶点(PRO-Seq),属于肿瘤/白血病分类

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基因组预测OtherGPL301739606
GSE271856: AKAP95 condensates regulate transcription and can be targeted in MLL-fusion driven oncogenesis (PRO-Seq)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

AKAP95凝聚体调控转录并可作为MLL融合驱动肿瘤发生的靶点(PRO-Seq)

AKAP95 condensates regulate transcription and can be targeted in MLL-fusion driven oncogenesis (PRO-Seq)

该数据集来自NCBI GEO,标题为AKAP95凝聚体调控转录并可作为MLL融合驱动肿瘤发生的靶点(PRO-Seq),属于肿瘤/白血病分类。数据包含1个文件(GSE271856_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及Other、GPL30173和9606。源站描述指出AKAP95在MLL重排患者及MLL-AF9转化小鼠骨髓中上调,对小鼠MLL-AF9白血病起始至关重要,其通过相分离机制与易位MLL1片段相互作用,并调控pre-mRNA结合与转录。该数据可用于研究AKAP95在MLL融合白血病中的转录调控作用及相分离靶向干预(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):致癌性转录是MLL重排(MLLr)白血病中的关键事件,但转录共激活因子在MLL融合蛋白相关转录中的确切作用及其对白血病发生的贡献仍不完全清楚。在此,我们证明AKAP95在MLLr患者和MLL-AF9转化的小鼠骨髓中均显著上调。AKAP95被证明对启动小鼠MLL-AF9白血病至关重要,在全基因组范围内广泛结合DNA,尤其是在基因启动子处。与易位的MLL1片段的相互作用主要通过相分离机制发生。AKAP95的RNA结合特性及其相分离行为决定了其与pre-mRNA的结合以及同时发生的转录调控。重要的是,我们设计了一种肽来破坏其相分离,有效减弱了AKAP95介导的转录

【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:Other、GPL30173、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=GSE271856

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 27 202,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

致癌性转录是MLL重排(MLLr)白血病中的一个关键事件,然而转录共激活因子在MLL融合蛋白相关转录中的确切作用及其对白血病发生的贡献仍不完全清楚。在此,我们证明AKAP95在MLLr患者和MLL-AF9转化的小鼠骨髓中均显著上调。AKAP95被证明对小鼠MLL-AF9白血病的起始至关重要,其在全基因组范围内广泛结合DNA,尤其是在基因启动子区域。与易位的MLL1片段的相互作用主要通过相分离机制发生。AKAP95的RNA结合特性及其相分离行为决定了其与前体mRNA的结合以及同时发生的转录调控。重要的是,我们设计了一种肽来破坏其相分离,有效减弱了AKAP95介导的转录共激活并抑制了MLLr细胞系的生长。这些发现展示了一个RNA结合蛋白通过相分离协调转录和肿瘤发生的生动实例,凸显了靶向致癌性凝聚机制进行治疗的潜力。

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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