GSE73611:Tet1和Tet2联合缺失促进小鼠B细胞而非髓系恶性肿瘤

研究利用Tet1/2双敲除(DKO)小鼠,比较DKO与Tet2-/-造血干/祖细胞的5hmC和5mC谱及行为差异,发现DKO小鼠髓系恶性肿瘤发生率降低、发病延迟,却发生致死性B细胞恶性肿瘤

geo
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基因组分类GPL918510090
GSE73611: Combined loss of Tet1 and Tet2 promotes B-cell, but not myeloid malignancies in mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE73611:Tet1和Tet2联合缺失促进小鼠B细胞而非髓系恶性肿瘤

Combined loss of Tet1 and Tet2 promotes B-cell, but not myeloid malignancies in mice

该数据集来自NCBI GEO(GSE73611),包含1个文件(GSE73611_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,平台为GPL9185,物种为小鼠(10090)。研究利用Tet1/2双敲除(DKO)小鼠,比较DKO与Tet2-/-造血干/祖细胞的5hmC和5mC谱及行为差异,发现DKO小鼠髓系恶性肿瘤发生率降低、发病延迟,却发生致死性B细胞恶性肿瘤。数据可用于研究Tet1/Tet2在造血维持及血液恶性肿瘤中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):TET1/2/3是调节基因组中胞嘧啶羟甲基化的甲基胞嘧啶双加氧酶。Tet1和Tet2在HSC/HPC中高表达,并参与血液恶性肿瘤的发病机制。小鼠中Tet2缺失导致髓系恶性肿瘤,而Tet1缺失小鼠在较长潜伏期后发生B细胞淋巴瘤。有趣的是,TET1和TET2在急性B淋巴细胞白血病中常同时下调。在此,我们利用Tet1/2双敲除(DKO)小鼠研究了Tet1/Tet2在HSC维持和血液恶性肿瘤发展中的重叠和非冗余功能。DKO和Tet2-/- HSC/HPC具有重叠且独特的5hmC和5mC谱,且行为不同。与Tet2-/-小鼠相比,DKO小鼠髓系恶性肿瘤的发生率显著降低且发病延迟,相反却发生了致死性B细胞恶性肿瘤

【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:GPL9185、10090。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=GSE73611

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

TET1/2/3是调节基因组中胞嘧啶羟甲基化的甲基胞嘧啶双加氧酶。Tet1和Tet2在HSC/HPCs中大量表达,并参与血液系统恶性肿瘤的发病机制。小鼠中Tet2缺失会导致髓系恶性肿瘤,而Tet1缺失小鼠在较长潜伏期后发展为B细胞淋巴瘤。有趣的是,在急性B淋巴细胞白血病中,TET1和TET2常常同时下调。在此,我们利用Tet1/2双敲除(DKO)小鼠研究了Tet1/Tet2在HSC维持和血液系统恶性肿瘤发生中的重叠和非冗余功能。DKO和Tet2-/- HSC/HPCs具有重叠且独特的5hmC和5mC谱,且行为不同。与Tet2-/-小鼠相比,DKO小鼠髓系恶性肿瘤的发生率显著降低且发病延迟,相反却发展为致死性B细胞恶性肿瘤。对DKO肿瘤的转录组分析显示,许多在人类B细胞恶性肿瘤中失调的基因表达发生变化,如LMO2、BCL6和MYC。这些结果突出了TET1或TET2各自的关键作用及其在血液系统恶性肿瘤发病机制中的交互作用。

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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