PRJNA288821:RDI处理T-ALL细胞的表达数据

该数据集来自NCBI,为经Runt结构域抑制剂(RDI)处理的T-ALL细胞的表达数据,属于肿瘤/白血病范畴,主题为转录组或基因表达

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基因组Transcriptome or Gene expression
PRJNA288821: Expression data from RDI treated T-ALL cells

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA288821:RDI处理T-ALL细胞的表达数据

该数据集来自NCBI,为经Runt结构域抑制剂(RDI)处理的T-ALL细胞的表达数据,属于肿瘤/白血病范畴,主题为转录组或基因表达。源站描述显示,研究基于RUNX1的Runt结构域与CBFβ相互作用界面,对78,000个类药化合物进行计算机筛选并优化获得RDI,RDI可直接结合Runt结构域。该数据可用于分析RDI处理对T-ALL细胞基因表达的影响,支持靶向Runx1:CBFβ相互作用的治疗机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RUNX1和CBFB编码核心结合因子(core binding factor)的亚基,是血液系统恶性肿瘤中染色体异常的常见靶点。我们此前确定,由CBFB编码的CBFβ对于t(8;21)产生的嵌合蛋白AML1-ETO(RUNX1-RUNX1T1)的转化活性很重要,其他研究显示,正常的Runx1功能对于缺乏RUNX1或CBFB突变的部分白血病的生存和维持至关重要。因此,我们假设通过小分子抑制剂靶向Runx1:CBFβ相互作用,可在多种白血病中取得治疗疗效。利用Runx1的DNA结合Runt结构域(RD)及其与CBFβ界面的结构,我们对78,000个类药化合物库进行了计算机筛选,并进一步优化了初始命中物。Runt结构域抑制剂(RDIs)直接结合RD并破坏

【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/PRJNA288821

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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

RUNX1和CBFB分别编码核心结合因子(core binding factor)的亚基,是血液系统恶性肿瘤中染色体异常的常见靶点。我们此前已确定,由CBFB编码的CBFβ对于t(8;21)产生的嵌合蛋白AML1-ETO(RUNX1-RUNX1T1)的转化活性具有重要作用;其他研究亦表明,正常的Runx1功能对于缺乏RUNX1或CBFB突变的部分白血病的存活与维持至关重要。因此,我们提出假设:通过小分子抑制剂靶向Runx1与CBFβ之间的相互作用,可在多种白血病中取得治疗疗效。基于Runx1的DNA结合Runt结构域(RD)的结构及其与CBFβ的相互作用界面,我们对包含78,000种类药化合物的化合物库进行了计算机筛选,并进一步优化了初步命中的化合物。Runt结构域抑制剂(RDIs)可直接结合RD并破坏其与CBFβ的相互作用。这些工具化合物可抑制t(8;21)急性髓系白血病(AML)细胞系的生长并诱导其凋亡,还可降低携带t(8;21)的小鼠和人白血病细胞的祖细胞活性,而对正常骨髓细胞无此作用。

RDIs对不携带t(8;21)的小鼠和人T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)细胞系具有相似的作用。一株小鼠T-ALL细胞系720对这类抑制剂尤为敏感,该细胞系来源于Tcf12+/-小鼠,并在Lck启动子控制下表达Tal1转基因。为进一步了解Runt结构域抑制剂(RDIs)的作用机制,我们对处理后高度敏感的720 T-ALL细胞进行了全局基因表达分析。用RDIs处理720 T-ALL细胞,并在其发生凋亡前的8小时后收获细胞,使用微阵列分析表达情况。总体设计:将720 T-ALL细胞在Runt结构域抑制剂存在下培养8小时,随后纯化总RNA,并通过微阵列分析基因表达。

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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