急性髓系白血病lncRNA功能CRISPR-dCas9干扰筛选数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为通过功能CRISPR-dCas9干扰筛选鉴定急性髓系白血病中参与白血病发生及venetoclax应答的长非编码RNA

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基因组分类OtherGPL342819606
GSE318789: Identification of long non-coding RNAs involved in leukemogenesis and venetoclax response in acute myeloid leukemia through functional CRISPR-dCas9 interference screens

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

急性髓系白血病lncRNA功能CRISPR-dCas9干扰筛选数据集

Identification of long non-coding RNAs involved in leukemogenesis and venetoclax response in acute myeloid leukemia through functional CRISPR-dCas9 interference screens

该数据集来自NCBI GEO,标题为通过功能CRISPR-dCas9干扰筛选鉴定急性髓系白血病中参与白血病发生及venetoclax应答的长非编码RNA。数据在AML细胞系MOLM-13中开展三项高通量lncRNA-CRISPRi筛选,靶向造血细胞表达的7,996个lncRNA,并评估对增殖、分化及Bcl-2抑制剂venetoclax应答的影响。数据可用于研究lncRNA在AML生物学与治疗耐药中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性髓系白血病(AML)是一种预后不良的恶性血液病,改善对其生物学的理解对患者结局至关重要。虽然AML中的蛋白编码基因已被充分表征,但长非编码RNA(lncRNA)的作用在很大程度上仍未被探索。在此,我们研究了lncRNA如何促进AML生物学和治疗耐药。在AML细胞系MOLM-13中进行了三项高通量lncRNA-CRISPR干扰(CRISPRi)筛选,靶向造血细胞中表达的7,996个lncRNA,敲低 directed 至通过基因表达帽分析(CAGE)测序定义的转录起始位点。评估了对增殖、分化以及对Bcl-2抑制剂venetoclax应答的影响。总共发现58、4和23个lncRNA分别影响增殖、分化和venetoclax敏感性。T

【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、GPL34281、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=GSE318789

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 08 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

急性髓系白血病(AML)是一种预后不良的恶性血液病,深入了解其生物学特征对患者预后至关重要。尽管AML中的蛋白编码基因已被充分表征,但长链非编码RNA(lncRNA)的作用在很大程度上仍未被探索。在此,我们研究了lncRNA如何参与AML的生物学行为及治疗耐药。我们在AML细胞系MOLM-13中进行了三项高通量lncRNA-CRISPR干扰(CRISPRi)筛选,靶向造血细胞中表达的7,996个lncRNA,敲低方向指向通过基因表达帽分析(CAGE)测序确定的转录起始位点。评估了对增殖、分化以及对Bcl-2抑制剂维奈克拉反应的影响。共发现分别有58个、4个和23个lncRNA影响增殖、分化和维奈克拉敏感性。进一步研究了三个与增殖相关的lncRNA(MIR17HG、CATG00000106133.1和CATG00000056792.1)以及一个与维奈克拉相关的lncRNA(AC009299.3)。CATG00000106133.1在新发AML和细胞遗传学正常AML中富集,并与NPM1和IDH2突变相关。

对CATG00000106133.1敲除细胞的RNA-seq进行基因本体论和Reactome分析,揭示了其在细胞因子信号传导和免疫通路中的作用。与venetoclax反应相关的AC009299.3在AML患者中与不良结局、不良风险及年龄增长相关。总体而言,本研究识别出四个参与关键白血病发生过程的lncRNA,突显了它们在理解AML生物学、预后及治疗反应方面的潜力。

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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