GSE279199:CBX4通过招募HDAC抑制Runx1促进急性单核细胞白血病发展

该数据集来自NCBI GEO,标题为CBX4通过招募HDAC抑制Runx1促进急性单核细胞白血病发展,分类为肿瘤/白血病

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基因组分类GPL302777955
GSE279199: CBX4 Facilitates the Development of Acute Monocytic Leukemia by Recruiting HDAC to Suppress Runx1.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE279199:CBX4通过招募HDAC抑制Runx1促进急性单核细胞白血病发展

CBX4 Facilitates the Development of Acute Monocytic Leukemia by Recruiting HDAC to Suppress Runx1.

该数据集来自NCBI GEO,标题为CBX4通过招募HDAC抑制Runx1促进急性单核细胞白血病发展,分类为肿瘤/白血病。源站描述指出急性单核细胞白血病(AML-M5)预后较差,五年长期生存率低于20%,其致病机制尚不明确;研究发现在AML-M5患者外周血中CBX4表达显著升高,并通过斑马鱼模型观察其对巨噬细胞生成的调节及向AML-M5样造血进展。数据集含1个文件GSE279199_series_matrix.txt.gz,作者Yueying,Zhang,发布时间Oct 10 202,主题标签涉及高通量测序表达谱、GPL30277和7955。可用于白血病相关基因表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性单核细胞白血病(AML-M5)是急性髓系白血病的一种类型,以骨髓和外周血中单核细胞占优势为特征。与其他AML亚型相比,AML-M5预后较差,诊断后五年长期生存率低于20%。尽管在AML-M5中观察到染色体畸变和基因突变,但其致病机制仍不清楚。在本研究中,我们发现在诊断为AML-M5的个体外周血中,PRC1的核心组分CBX4存在独特且增强的表达。通过生成cbx4过表达转基因和缺失突变斑马鱼品系,我们观察到巨噬细胞中cbx4表达升高,并在斑马鱼造血过程中选择性调节其产生。值得注意的是,cbx4过表达的衰老斑马鱼表现出向AML-M5样造血的进展。进一步机制

【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:GPL30277、7955。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=GSE279199

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 17 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

急性单核细胞白血病(AML-M5)是急性髓系白血病的一种类型,其特征为骨髓和外周血中单核细胞占优势。与其他AML亚型相比,AML-M5预后较差,诊断后五年长期生存率低于20%。尽管在AML-M5中观察到染色体畸变和基因突变,但其致病机制仍不清楚。在本研究中,我们发现PRC1的核心组分CBX4在诊断为AML-M5的个体外周血中具有显著且增强的表达。通过构建cbx4过表达转基因和缺失突变斑马鱼品系,我们观察到巨噬细胞中cbx4表达升高,并在斑马鱼造血过程中选择性调节其产生。值得注意的是,cbx4过表达的衰老斑马鱼表现出向AML-M5样造血的进展。进一步的机制分析揭示,Cbx4通过抑制runx1表达来调控巨噬细胞谱系的命运。这种抑制是通过cbx4的region2将HDAC招募至runx1启动子来实现的,从而导致runx1的H3K27乙酰化水平下调。

这些发现提供了新的见解,为AML-M5白血病的风险评估和分子诊断提供了潜在途径。此外,CBX4成为AML-M5白血病诊断和治疗的一个有前景的靶点。

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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