PRJNA271257:白血病细胞中CD82调控EZH2及BCL2L12的转录组数据

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类下的转录组或基因表达数据。研究比较了转导CD82 shRNA与对照shRNA的CD34+/CD38−急性髓系白血病(AML)细胞的基因表达谱,并涉及CD82通过p38 MAPK失活调控EZH2表达、以及通过AKT/STAT5信号通路影响BCL2L12的新功能

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA271257: Tetraspanin family member, CD82, regulates expression of EZH2 via inactivation of p38 MAPK signaling in leukemia cells. The novel function of CD82 and its impact on BCL2L12 via AKT/STAT5 signal pathway in acute myelogenous leukemia cells.

基本信息

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时间序列
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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA271257:白血病细胞中CD82调控EZH2及BCL2L12的转录组数据

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类下的转录组或基因表达数据。研究比较了转导CD82 shRNA与对照shRNA的CD34+/CD38−急性髓系白血病(AML)细胞的基因表达谱,并涉及CD82通过p38 MAPK失活调控EZH2表达、以及通过AKT/STAT5信号通路影响BCL2L12的新功能。数据可用于分析CD82在AML进展中的分子机制及相关信号通路研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们最近发现,四跨膜蛋白家族成员CD82在化疗耐药的CD34+/CD38−急性髓系白血病(AML)细胞中异常表达,负向调控基质金属蛋白酶9,并在使CD34+/CD38− AML细胞黏附于骨髓微环境方面发挥重要作用。本研究探索了CD82促进AML进展的新功能。我们采用微阵列分析,比较转导CD82 shRNA的CD34+/CD38− AML细胞与转导对照shRNA的CD34+/CD38− AML细胞之间的基因表达谱。进行实时RT-PCR和蛋白质印迹分析,以检测CD82敲低对白血病细胞中多梳家族成员zeste同源物增强子2(EZH2)表达的影响。进行染色质免疫沉淀试验,以检测CD82表达对量的影响

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA271257

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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

我们最近发现,四跨膜蛋白家族成员CD82在化疗耐药的CD34+/CD38−急性髓系白血病(AML)细胞中异常表达,负向调控基质金属蛋白酶9,并在使CD34+/CD38− AML细胞黏附于骨髓微环境方面发挥重要作用。本研究探讨了CD82有助于AML进展的新功能。我们采用微阵列分析,比较转导CD82 shRNA的CD34+/CD38− AML细胞与转导对照shRNA的CD34+/CD38− AML细胞之间的基因表达谱。采用实时RT-PCR和蛋白质印迹分析检测CD82敲低对白血病细胞中多梳家族成员zeste同源物增强子2(EZH2)表达的影响。采用染色质免疫沉淀试验检测CD82表达对白血病细胞中EZH2与抑癌基因启动子区域结合量的影响。我们还利用甲基化特异性PCR检测CD82表达是否影响白血病细胞中抑癌基因启动子区域的甲基化状态。

微阵列分析显示,在CD34+/CD38− AML细胞中,shRNA介导的CD82敲低后EZH2水平下降。此外,抗体介导的白血病细胞中CD82阻断通过激活p38 MAPK信号通路降低了EZH2表达,减少了EZH2与肿瘤抑制基因启动子区域的结合量,并抑制了这些启动子区域组蛋白H3第27位赖氨酸三甲基化,从而导致肿瘤抑制因子在mRNA和蛋白质水平上调。本研究旨在探讨一种四跨膜蛋白家族成员——CD82——在化疗耐药的CD34+/CD38−急性髓系白血病(AML)细胞中异常表达的生物学功能。对患者分离的CD34+/CD38− AML细胞进行微阵列分析显示,抗凋亡蛋白BCL2L12的水平下调

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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