venetoclax耐药MV4-11急性髓系白血病细胞转录组图谱

数据可用于识别耐药模型共享的上调基因、蛋白互作网络及MAPK/ERK信号通路富集,并支持MEK抑制剂selumetinib敏感性相关分析(来源 NCBI)

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时间序列分类GPL246769606
GSE349945: Transcriptomic profiling of venetoclax-resistant MV4-11 acute myeloid leukemia cells

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

venetoclax耐药MV4-11急性髓系白血病细胞转录组图谱

Transcriptomic profiling of venetoclax-resistant MV4-11 acute myeloid leukemia cells

该数据集为venetoclax耐药MV4-11急性髓系白血病细胞的转录组测序数据,包含亲本与耐药细胞(MV4-11 ABT199/R3)的RNA sequencing结果,并与公开的midostaurin耐药(GSE61786)和sorafenib耐药(GSE74666)数据集比较。数据可用于识别耐药模型共享的上调基因、蛋白互作网络及MAPK/ERK信号通路富集,并支持MEK抑制剂selumetinib敏感性相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):获得性耐药严重限制了急性髓系白血病(AML)的持久缓解。为确定对机制不同的药物耐药的AML细胞是否共享共同的生存依赖,我们构建了FLT3-ITD阳性MV4-11细胞系的venetoclax耐药衍生物(MV4-11 ABT199/R3),并对亲本细胞和耐药细胞进行了RNA sequencing。这些数据与公开可用的MV4-11 midostaurin耐药(GSE61786)和sorafenib耐药(GSE74666)数据集进行了比较。在耐药模型间共享的上调基因形成了一个连贯的蛋白质-蛋白质相互作用网络,包含10个枢纽基因(TLR4、PECAM1、CYBB、CXCL8、CASP8、ICAM1、CD33、CCL5、CD36、JUN),并富集于MAPK/ERK信号通路,尤其是ERK1/2激活。venetoclax耐药细胞比亲本细胞对MEK抑制剂selumetinib更敏感,后者诱导G0/G1期阻滞,并且

【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=GSE349945

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 06 202,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
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数据说明

获得性耐药严重限制了急性髓系白血病(AML)的持久缓解。为确定对机制不同的药物耐药的AML细胞是否共享共同的生存依赖,我们构建了FLT3-ITD阳性MV4-11细胞系的维奈克拉耐药衍生株(MV4-11 ABT199/R3),并对亲本细胞和耐药细胞进行了RNA测序。这些数据与公开可用的MV4-11米哚妥林耐药(GSE61786)和索拉非尼耐药(GSE74666)数据集进行了比较。在各耐药模型中共同上调的基因形成了一个紧密的蛋白质-蛋白质相互作用网络,包含10个枢纽基因(TLR4、PECAM1、CYBB、CXCL8、CASP8、ICAM1、CD33、CCL5、CD36、JUN),并富集于MAPK/ERK信号通路,尤其是ERK1/2活化。维奈克拉耐药细胞对MEK抑制剂司美替尼比亲本细胞更敏感,后者诱导G0/G1期阻滞,且MEK与mTOR联合抑制具有协同作用。这些数据表明,耐药的MV4-11细胞汇聚于一个ERK依赖性生存程序,该程序可能成为基于MEK的联合治疗的靶点。

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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