GSE308646:联合靶向从头嘧啶合成与ATR促进TP53缺陷型ALL中ATF4介导的细胞死亡

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE308646_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/白血病,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组分类GPL342849606
GSE308646: Combined Targeting of de novo Pyrimidine Synthesis and ATR Promotes ATF4-Mediated Cell Death in TP53-Deficient ALL

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE308646:联合靶向从头嘧啶合成与ATR促进TP53缺陷型ALL中ATF4介导的细胞死亡

Combined Targeting of de novo Pyrimidine Synthesis and ATR Promotes ATF4-Mediated Cell Death in TP53-Deficient ALL

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE308646_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/白血病,采用高通量测序进行表达谱分析。研究聚焦TP53缺陷型急性淋巴细胞白血病(ALL),利用同源TP53细胞系模型与患者来源异种移植(PDX)模型,探索DHODH与ATR双重抑制的抗白血病效应,并结合转录组与代谢组分析。数据可用于白血病表达谱分析及TP53状态相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):影响TP53基因的突变或缺失预示复发性急性淋巴细胞白血病(ALL)预后极差,可用的治愈性治疗选择有限。由于其高度增殖状态,ALL细胞强烈依赖核苷酸合成。二氢乳清酸脱氢酶(DHODH)是从头嘧啶生物合成中的关键酶,其抑制剂已在部分ALL和急性髓系白血病(AML)临床前模型中显示出有前景的单药疗效。使用同源TP53细胞系模型和患者来源异种移植(PDX),我们表明双重抑制DHODH与共济失调毛细血管扩张和Rad3相关(ATR)可产生显著的抗白血病效应,且与TP53状态无关。通过整合转录组和代谢组分析,我们表明联合抑制DHODH和ATR导致葡萄糖向TCA循环的通量减少,acco

【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:GPL34284、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=GSE308646

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,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

影响TP53基因的突变或缺失预示复发性急性淋巴细胞白血病(ALL)结局不良,可用的治愈性治疗选择有限。由于ALL细胞高度增殖,其强烈依赖核苷酸合成。二氢乳清酸脱氢酶(DHODH)是嘧啶从头生物合成的关键酶,其抑制剂已在部分ALL和急性髓系白血病(AML)临床前模型中显示出有前景的单药疗效。利用同基因TP53细胞系模型和患者来源异种移植(PDX)模型,我们发现双重抑制DHODH与共济失调毛细血管扩张症和Rad3相关蛋白(ATR)可产生显著的抗白血病效应,且不受TP53状态影响。通过整合转录组学和代谢组学分析,我们发现联合抑制DHODH和ATR导致葡萄糖向TCA循环的通量减少,并伴随氧化应激增加。这种代谢表型通过一种汇聚于激活转录因子4(ATF4)的机制触发细胞死亡;ATF4是细胞对代谢和氧化应激反应的关键整合因子,其作用在很大程度上不依赖p53。

综上所述,我们的研究结果揭示了ATF4介导的细胞死亡是TP53缺陷型急性淋巴细胞白血病中一种此前未被认识到的脆弱性。

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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