PRJNA305885:BCR-ABL1+ 急性淋巴细胞白血病小鼠模型中 Ikaros 调控基因
该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。研究利用可诱导 RNAi 在 BCR-ABL1+ B-ALL 小鼠模型中恢复内源性 Ikaros 表达,并将这些肿瘤与仅由 BCR-ABL1 驱动的对照肿瘤进行比较

基本信息
资源简介
PRJNA305885:BCR-ABL1+ 急性淋巴细胞白血病小鼠模型中 Ikaros 调控基因
该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。研究利用可诱导 RNAi 在 BCR-ABL1+ B-ALL 小鼠模型中恢复内源性 Ikaros 表达,并将这些肿瘤与仅由 BCR-ABL1 驱动的对照肿瘤进行比较。通过 RNA-Seq 对体内已建立的肿瘤细胞进行表达分析,鉴定出一系列 Ikaros 调控基因,并与人类 B-ALL 表达数据比较,发现保守的 Ikaros 靶基因,部分与患者预后相关。数据可用于研究 Ikaros 抑癌机制及 B-ALL 基因表达调控(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了研究 Ikaros 抑癌机制,我们利用可诱导 RNAi 在其敲低(Ikaros 敲低)驱动的 BCR-ABL1+ B-ALL 中动态恢复内源性 Ikaros 表达,并将这些肿瘤与仅由 BCR-ABL1 驱动的肿瘤(对照)进行比较。Ikaros 的恢复导致体内肿瘤细胞快速消退,显著延长肿瘤移植受体的生存期。使用转基因和逆转录病毒两种方法,我们通过 RNA-Seq 对 B-ALL 进行了表达分析,并在体内已建立的肿瘤细胞中鉴定出一系列 Ikaros 调控基因。将 Ikaros 激活基因和 Ikaros 抑制基因与人类 B-ALL 表达数据进行比较,显示出一组保守的 Ikaros 靶基因,其中一些与患者预后相关(即 CTNND1、IFITM3 和 EMP1)。总体设计:对具有可诱导 Ikaros 敲低的 BCR-ABL1+ B-ALL 进行 RNA-seq
【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/PRJNA305885
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA305885
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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
为探究Ikaros抑癌机制,我们利用可诱导RNAi技术在由Ikaros敲低驱动的BCR-ABL1+ B-ALL中动态恢复内源性Ikaros表达(Ikaros敲低),并将这些肿瘤与仅由BCR-ABL1驱动的肿瘤(对照)进行比较。Ikaros的恢复导致体内肿瘤细胞迅速消退,显著延长了肿瘤移植受体的生存期。采用转基因和逆转录病毒两种方法,我们通过RNA-Seq对B-ALL进行了表达分析,并在体内已建立的肿瘤细胞中鉴定出一系列Ikaros调控基因。将Ikaros激活基因和Ikaros抑制基因与人类B-ALL表达数据进行比较,显示出一组保守的Ikaros靶基因,其中一些与患者预后相关(即CTNND1、IFITM3和EMP1)。总体设计:对从未经处理和经3天Dox处理的小鼠中分离的BCR-ABL1+ B-ALL细胞进行RNA-seq,这些细胞具有可诱导的Ikaros敲低(Ikaros敲低,n=8;转基因n=5,逆转录病毒n=3)或仅为BCR-ABL1+ B-ALL(对照,n=4;转基因n=3,逆转录病毒n=1)。样本在HiSeq或NextSeq平台上运行。B-ALL B031进行了技术重复。
本数据集中还分析了扩展的多西环素样本(B027:d7 和 d10)以及 B027、B029 和 B035 的复发样本。
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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