小鼠白血病干细胞系基因表达谱(微阵列)

该数据集来自NCBI,为微阵列表达谱数据,针对通过体外共表达R882H突变型DNMT3A与NRAS-G12D所建立的鼠白血病干细胞系,并在Dot1l抑制剂处理后进行转录组分析

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA291209: Expression profiling of murine leukemia stem cell (LSC) lines established ex vivo by coexpression of R882H-mutated DNMT3A and NRAS-G12D post treatment with Dot1l inhibitor (Microarray)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

小鼠白血病干细胞系基因表达谱(微阵列)

该数据集来自NCBI,为微阵列表达谱数据,针对通过体外共表达R882H突变型DNMT3A与NRAS-G12D所建立的鼠白血病干细胞系,并在Dot1l抑制剂处理后进行转录组分析。数据覆盖白血病干细胞在药物处理下的基因表达变化,可用于研究DNMT3A突变与RAS协同致白血病的转录调控机制,以及Dot1l抑制对干细胞相关基因表达程序的影响(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA甲基转移酶3A(DNMT3A)在多种造血系统恶性肿瘤中频繁突变;然而,其潜在的致癌机制仍不清楚。在此,我们报告,位于Arg882(DNMT3A-R882H)的DNMT3A突变“热点”与组成性激活的RAS协同,在体外转化小鼠造血干/祖细胞(HSPCs),并在体内诱导急性白血病。DNMT3A-R882H增强“干性”基因表达程序的异常反式激活,尤其是转录因子Meis1、Hox-A、Mn1和Mycn。机制上,R882突变的DNMT3A直接结合这些基因的顺式调控元件,并诱导局灶性CpG低甲基化,这与在携带DNMT3A R882突变的人类白血病中所见相似。此外,DNMT3A-R882H诱导的DNA低甲基化促进基因增强子/启动子激活以及Dot1l相关转录延伸因子的招募。

【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/PRJNA291209

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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

DNA甲基转移酶3A(DNA Methyltransferase 3A,DNMT3A)在多种造血系统恶性肿瘤中频繁发生突变;然而,其潜在的致癌机制仍不明确。在此,我们报道DNMT3A Arg882位点的突变“热点”(DNMT3A-R882H)与组成性激活的RAS协同作用,在体外转化小鼠造血干/祖细胞(hematopoietic stem/progenitor cells,HSPCs),并在体内诱导急性白血病。DNMT3A-R882H促进“干性”基因表达程序的异常反式激活,尤其是转录因子Meis1、Hox-A、Mn1和Mycn。在机制上,R882突变的DNMT3A直接结合这些基因的顺式调控元件,并诱导局灶性CpG低甲基化,这与在携带DNMT3A R882突变的人类白血病中所见的现象相似。此外,DNMT3A-R882H诱导的DNA低甲基化促进基因增强子/启动子激活以及Dot1l相关转录延伸机制的招募。Dot1l的失活可抑制DNMT3A-R882H介导的干细胞基因失调和急性白血病生成能力。

在本数据集中,我们提供了以下基因表达谱数据:(1) RH-RAS白血病干细胞(RH-RAS LSCs),(2) 由MLL-AF9转化的LSCs,(3) 由NUP98-JARID1A转化的LSCs,以及(4) 经Dot1l抑制剂处理的RH-RAS LSCs。总体设计:基因表达数据使用Mouse Genome 430 2.0 Microarray(Affymetrix)对四个独立来源的RH-RAS LSC系(命名为LSC RH-RAS #1、#2、#3和#4)、两个经1 µM SGC0946(一种Dot1l特异性小分子抑制剂)处理4天的RH-RAS LSC系(LSC RH-RAS #1和#3)、一个MLL-AF9转化的祖细胞系以及三个NUP98-JARID1A转化的祖细胞系进行生成。

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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