PRJNA108945:AML1/ETO 在人类启动子上的结合模式

该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/白血病方向,采用 ChIP-chip 技术研究 AML1/ETO 融合蛋白在人类启动子上的结合模式

sra
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基因组预测Epigenomics
PRJNA108945: AML1/ETO binding pattern on human promoters

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA108945:AML1/ETO 在人类启动子上的结合模式

该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/白血病方向,采用 ChIP-chip 技术研究 AML1/ETO 融合蛋白在人类启动子上的结合模式。实验使用可条件表达 HA 标签 AML1/ETO 的 U937 细胞系,经 ZnSO4 诱导后以 anti-HA 抗体进行 ChIP,产物经 PCR 扩增、Cy3/Cy5 荧光标记后杂交到 NimbleGen HG17 Human Promoter 2 Array 芯片,覆盖启动子上游 4 kb 和下游 1 kb 区域。数据可用于分析 AML1/ETO 在白血病细胞中的启动子结合特征及相关表观基因组研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):约20%的急性髓系白血病(AML)病例携带t(8;21)易位,该易位涉及AML1和ETO基因,并表达由此产生的AML1/ETO融合蛋白,该融合蛋白通过将NCoR/SMRT/HDAC复合物招募到DNA而发挥转录抑制因子作用。我们使用微阵列来鉴定U937细胞中被AML1/ETO结合的人类启动子。关键词:ChIP-chip 总体设计:使用在鼠金属硫蛋白启动子控制下条件性表达HA标签AML1/ETO的U937细胞系(U937-A1E)(Alcalay等,J.Clin.Invest,2003,112,1751-1761)。细胞用100uM ZnSO4处理8小时以诱导转基因表达,并使用抗HA抗体进行ChIP。随后ChIP产物经PCR扩增,用Cy3/Cy5荧光染料标记,并杂交到NimbleGen HG17 Human Promoter 2 Array set,该芯片覆盖上游4 kb和下游1 kb

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA108945

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA108945

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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

约20%的急性髓系白血病(AML)病例携带涉及AML1和ETO基因的t(8;21)易位,并表达由此产生的AML1/ETO融合蛋白,该融合蛋白通过将NCoR/SMRT/HDAC复合物招募至DNA而发挥转录抑制因子的作用。我们利用微阵列技术鉴定了U937细胞中与AML1/ETO结合的人类启动子。关键词:ChIP-chip 总体设计:使用了一株在鼠金属硫蛋白启动子控制下条件性表达HA标签AML1/ETO的U937细胞系(U937-A1E)(Alcalay等,J.Clin.Invest,2003,112,1751-1761)。细胞经100μM ZnSO4处理8小时以诱导转基因表达,并使用抗HA抗体进行ChIP实验。随后对ChIP产物进行PCR扩增,用Cy3/Cy5荧光染料标记,并与NimbleGen HG17 Human Promoter 2 Array芯片集杂交,该芯片集覆盖24,434个注释基因转录起始位点(TSS)上游4 kb和下游1 kb区域。制备了两个生物学重复样本,并分别与独立的芯片集杂交。携带空载体的U937-Mt细胞作为抗HA抗体非特异性结合的对照。

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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