PRJNA1262342:DNMT3B调控急性髓系白血病顺式调控染色质与细胞周期程序

该数据集来自NCBI,采用Illumina MethylationEPIC v2.0芯片对经DNMT3B选择性抑制剂Nanaomycin A(50 nM,48小时)处理的KG1A急性髓系白血病细胞进行全基因组DNA甲基化谱分析,鉴定差异甲基化CpG位点,多数呈中度低甲基化(±25% Δβ值),富集于

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基因组Epigenomics
PRJNA1262342: DNMT3B Regulates Cis-Regulatory Chromatin and Cell Cycle Programs in Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1262342:DNMT3B调控急性髓系白血病顺式调控染色质与细胞周期程序

该数据集来自NCBI,采用Illumina MethylationEPIC v2.0芯片对经DNMT3B选择性抑制剂Nanaomycin A(50 nM,48小时)处理的KG1A急性髓系白血病细胞进行全基因组DNA甲基化谱分析,鉴定差异甲基化CpG位点,多数呈中度低甲基化(±25% Δβ值),富集于启动子与基因体区域并与染色质可及性改变区域重叠。数据可用于研究DNMT3B依赖的甲基化动态及靶向甲基转移酶抑制的表观遗传后果(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):异常DNA甲基化是急性髓系白血病(AML)的标志性特征,常由失调的DNA甲基转移酶驱动。为研究DNMT3B抑制的表观基因组影响,我们用Nanaomycin A(NanA)——一种选择性DNMT3B抑制剂——处理KG1A AML细胞,并使用Illumina MethylationEPIC v2.0芯片进行全基因组DNA甲基化谱分析。在暴露于NanA(50 nM)48小时后,鉴定出差异甲基化CpG位点,其中大多数表现出中度低甲基化(±25% Δβ值)。这些变化富集于启动子和基因体区域,并与染色质可及性改变的区域重叠。所得数据集提供了AML中DNMT3B依赖性甲基化动态的高分辨率视图,可作为理解靶向甲基转移酶抑制的表观遗传后果的资源。总体设计:为检查

【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/PRJNA1262342

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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

异常DNA甲基化是急性髓系白血病(AML)的标志性特征,通常由DNA甲基转移酶失调驱动。为探究DNMT3B抑制的表观基因组影响,我们用选择性DNMT3B抑制剂Nanaomycin A(NanA)处理KG1A AML细胞,并使用Illumina MethylationEPIC v2.0芯片进行全基因组DNA甲基化谱分析。经50 nM NanA暴露48小时后,鉴定出差异甲基化CpG位点,其中大多数表现为中度低甲基化(Δβ值±25%)。这些变化富集于启动子和基因体区域,并与染色质可及性改变的区域重叠。所得数据集提供了AML中DNMT3B依赖性甲基化动态的高分辨率视图,可作为理解靶向甲基转移酶抑制的表观遗传后果的资源。总体设计:为考察DNMT3B抑制对AML DNA甲基化景观的影响,我们用选择性DNMT3B抑制剂Nanaomycin A(NanA;MedChemExpress,HY-103397)处理KG1A细胞。

细胞以每条件1×10⁶的密度接种,并用50 nM NanA或DMSO(溶剂对照)处理48小时。处理后,按照制造商的操作方案使用AllPrep DNA/RNA试剂盒(Qiagen)分离基因组DNA。基因组DNA经亚硫酸氢盐转化后,使用Illumina Infinium MethylationEPIC v2.0 BeadChip芯片进行全基因组DNA甲基化谱分析。每个条件(NanA处理组和DMSO对照组)均包含三个生物学重复。原始IDAT文件和处理后的β值已提交至GEO。差异甲基化分析采用标准流程进行,阈值为Δβ≥10%且FDR校正p值<0.05。

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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