PRJNA1367483:IKAROS重新表达调控IKZF1突变型Ph+ B-ALL转录网络 [ATAC-seq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类下的表观基因组学数据。源站描述指出其目标为研究IKAROS(IKZF1)在携带IKZF1突变的Ph染色体阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)中调控的抑癌机制
![PRJNA1367483: IKAROS re-expression modulates transcriptional networks in IKZF1-mutant Ph+ B-ALL [ATAC-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/142582.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1367483:IKAROS重新表达调控IKZF1突变型Ph+ B-ALL转录网络 [ATAC-seq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类下的表观基因组学数据。源站描述指出其目标为研究IKAROS(IKZF1)在携带IKZF1突变的Ph染色体阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)中调控的抑癌机制。数据集包含经工程化改造表达多西环素诱导型野生型IKAROS(IK1)或空载体对照的人MXP5和PDX2细胞系的bulk RNA-seq图谱,诱导后24小时收集RNA以捕获IK1重新表达后的早期转录响应。这些数据是整合RNA-seq、ChIP-seq、CUT&RUN、ATAC-seq和HiChIP的大型多组学研究的一部分,用于定义IKZF1缺陷型Ph⁺ B-ALL中IKAROS调控的转录和染色质网络(来源 ncbi.nlm.nih.。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):旨在研究IKAROS(IKZF1)在携带IKZF1突变的Ph染色体阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)中调控的抑癌机制。该数据集包含来自人MXP5和PDX2细胞系的bulk RNA-seq图谱,这些细胞系被工程化改造以表达多西环素诱导型野生型IKAROS(IK1)或空载体对照。在诱导后24小时收集RNA,以捕获对IK1重新表达的早期转录响应。这些数据是整合RNA-seq、ChIP-seq、CUT&RUN、ATAC-seq和HiChIP的大型多组学研究的一部分,旨在定义IKZF1缺陷型Ph⁺ B-ALL中IKAROS调控的转录和染色质网络。总体设计:实验设计涉及IKZF1缺陷型Ph⁺ B-ALL细胞系MXP5和PDX2,其表达多西环素诱导型野生型IKAROS(IK1)或空对照载体。细胞经处理
【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/PRJNA1367483
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1367483
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在探究IKAROS(IKZF1)在携带IKZF1突变的费城染色体阳性B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)中所调控的抑癌机制。该数据集包含来自人MXP5和PDX2细胞系的bulk RNA-seq图谱,这些细胞系经工程改造以表达多西环素诱导型野生型IKAROS(IK1)或空载体对照。在诱导后24小时收集RNA,以捕获对IK1再表达的早期转录反应。这些数据是一项更大规模多组学研究的一部分,该研究整合了RNA-seq、ChIP-seq、CUT&RUN、ATAC-seq和HiChIP,以界定IKZF1缺陷型Ph⁺ B-ALL中IKAROS调控的转录和染色质网络。总体设计:实验设计涉及IKZF1缺陷型Ph⁺ B-ALL细胞系MXP5和PDX2,这些细胞系表达多西环素诱导型野生型IKAROS(IK1)或空对照载体。细胞用1 μg/mL多西环素处理24小时以诱导IK1表达。诱导后,细胞用于tagmentation和ATAC-seq分析。每种条件(IK1诱导组和对照组)均进行生物学重复分析。
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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