GSE322732:CEBPD 在急性髓系白血病中作为抑癌基因

研究基于 59 例配对诊断与复发标本的基因组分析,发现复发时 CEBPD 表达反复下调,并通过三个独立公共数据集验证,预测其为 AML 候选抑癌基因

geo
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时间序列分类GPL342849606
GSE322732: CCAAT‐enhancer binding protein delta functions as a tumor suppressor gene in acute myeloid leukemia

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GSE322732:CEBPD 在急性髓系白血病中作为抑癌基因

CCAAT‐enhancer binding protein delta functions as a tumor suppressor gene in acute myeloid leukemia

该数据集来自 NCBI GEO,主题为 CCAAT‐enhancer binding protein delta(CEBPD)在急性髓系白血病(AML)中作为抑癌基因的功能研究。研究基于 59 例配对诊断与复发标本的基因组分析,发现复发时 CEBPD 表达反复下调,并通过三个独立公共数据集验证,预测其为 AML 候选抑癌基因。研究还在人 AML 细胞系 OCI-AML2 和 OCI-AML5 中进行功能缺失与获得实验,显示敲低 CEBPD 可激活 MAPK 信号。数据可用于 AML 复发机制、CEBPD 调控及表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):持续需要鉴定急性髓系白血病(AML)的新疾病驱动因素,因为许多患者会复发且临床结局不佳。利用一项研究数据集中配对诊断与复发标本(n = 59)的基因组分析,我们鉴定出复发时 CCAAT-enhancer binding protein delta(CEBPD)表达反复下调,并推断 CEBPD 是一部分复发患者中基因转录的关键调控因子之一。三个独立公共数据集验证了复发时 CEBPD 表达的下调,并预测其为 AML 中的候选抑癌基因。为评估 CEBPD 的抑癌功能,我们在人 AML 细胞系 OCI-AML2 和 OCI-AML5 中进行了互补的功能缺失和功能获得实验。与预测一致,敲低 CEBPD 表达导致 MAPK 信号激活并上调

【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=GSE322732

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,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

持续需要识别急性髓系白血病(AML)的新疾病驱动因素,因为许多患者经历复发且临床结局不佳。通过对一项研究数据集中的配对诊断和复发样本(n = 59)进行基因组分析,我们发现在复发时CCAAT增强子结合蛋白δ(CEBPD)表达反复下调,并推断CEBPD是部分复发患者基因转录的关键调控因子之一。三个独立的公共数据集验证了复发时CEBPD表达的下调,并预测其为AML中的候选抑癌基因。为了评估CEBPD的抑癌功能,我们在人AML细胞系OCI-AML2和OCI-AML5中进行了互补的功能缺失和功能获得实验。与预测一致,敲低CEBPD表达导致MAPK信号激活以及下游效应分子cyclin D1和TNFα表达上调,同时白血病生长增加,而CEBPD过表达则导致细胞系中髓系分化标志物CD14表达的诱导。

与既往报道一致,我们的整合基因组分析和阿扎胞苷治疗实验进一步提示,DNA甲基化在AML进展过程中对CEBPD表达下调起作用。总体而言,我们的结果为CEBPD在人类细胞系中的抑癌功能提供了直接的功能性证据,并支持了先前关于其在人类AML中表观遗传沉默的研究。

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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