视黄酸受体转录辅调节因子RIP140预测急性髓系白血病不良预后并限制ATRA反应

该数据集来自NCBI GEO,包含急性髓系白血病(AML)中视黄酸受体转录辅调节因子RIP140相关的高通量测序表达谱数据,涉及RIP140在造血干细胞、未成熟AML原始细胞及复发时的表达特征,以及其在非APL AML中对ATRA反应的调控作用

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基因组预测GPL246769606
GSE325763: The retinoic acid receptor transcriptional coregulator RIP140 predicts poor outcome and restrains ATRA response in acute myeloid leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

视黄酸受体转录辅调节因子RIP140预测急性髓系白血病不良预后并限制ATRA反应

The retinoic acid receptor transcriptional coregulator RIP140 predicts poor outcome and restrains ATRA response in acute myeloid leukemia

该数据集来自NCBI GEO,包含急性髓系白血病(AML)中视黄酸受体转录辅调节因子RIP140相关的高通量测序表达谱数据,涉及RIP140在造血干细胞、未成熟AML原始细胞及复发时的表达特征,以及其在非APL AML中对ATRA反应的调控作用。数据可用于分析RIP140作为预后标志物的潜力,并探索ATRA诱导髓系分化的转录重定向机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管急性髓系白血病(AML)治疗取得进展,但除急性早幼粒细胞白血病(APL)外,总体生存率仍然很差,在APL中全反式维甲酸(ATRA)显著改善了结局。然而,ATRA在非APL AML中显示出有限疗效,这凸显了需要生物标志物来识别分化反应性患者。在此,我们证明转录辅调节因子RIP140在造血干细胞、未成熟AML原始细胞和复发时上调,并且在大多数AML亚型中作为不良预后因素,但在APL中高表达与更好的预测ATRA反应相关。在RIP140沉默的MOLM14细胞中的RNA-seq分析显示,RIP140并未阻断ATRA诱导的髓系分化,而是对其进行了重定向:在表达RIP140的细胞中,ATRA增强了免疫细胞活化和线粒体代谢,同时抑制了细胞-c

【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:GPL24676、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=GSE325763

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 30 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

尽管急性髓系白血病(AML)的治疗取得了进展,但除急性早幼粒细胞白血病(APL)外,总体生存率仍然较差;在APL中,全反式维甲酸(ATRA)显著改善了预后。然而,ATRA在非APL的AML中疗效有限,这凸显了需要生物标志物来识别对分化诱导治疗有反应的患者。在此,我们证明转录辅调节因子RIP140在造血干细胞、未成熟AML原始细胞及复发时表达上调,并且在大多数AML亚型中(除APL外)作为不良预后因素,而在APL中高表达与更好的ATRA反应预测相关。对RIP140沉默的MOLM14细胞进行RNA-seq分析显示,RIP140并未阻断ATRA诱导的髓系分化,而是对其进行了重定向:在表达RIP140的细胞中,ATRA增强了免疫细胞活化和线粒体代谢,同时抑制了细胞周期和DNA复制/修复通路。RIP140沉默增强了ATRA对染色质、转录和大分子生物合成的影响,而RIP140则将ATRA的抑制作用转向翻译控制和泛素-蛋白酶体介导的蛋白质降解。

与这种转录重编程一致,RIP140敲低增强了ATRA诱导的分化、凋亡和增殖阻滞。这些发现将RIP140定位为一种新型生物标志物和潜在治疗靶点,以优化非APL AML患者对ATRA的应答。

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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