PRJNA360310:Ring1A和Ring1B通过抑制Glis2表达维持小鼠MOZ-TIF2 AML干细胞

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。源站描述围绕小鼠MOZ-TIF2急性髓系白血病(AML)模型,研究Polycomb repressive complex 1组分Ring1A和Ring1B在维持AML干细胞中的作用,涉及Ring1A/B缺失后自我更新能力下降及Gli

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA360310: Ring1A and Ring1B maintain murine MOZ-TIF2 AML stem cells by inhibiting expression of Glis2

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA360310:Ring1A和Ring1B通过抑制Glis2表达维持小鼠MOZ-TIF2 AML干细胞

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。源站描述围绕小鼠MOZ-TIF2急性髓系白血病(AML)模型,研究Polycomb repressive complex 1组分Ring1A和Ring1B在维持AML干细胞中的作用,涉及Ring1A/B缺失后自我更新能力下降及Glis2等基因表达诱导,以及Glis2过表达或敲低对MOZ-TIF2 AML细胞分化的影响。数据可用于分析AML干细胞维持与分化的基因表达调控机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):清除耐化疗的白血病干细胞有望改善急性髓系白血病(AML)患者的治疗结局。在表达MOZ-TIF2融合蛋白的AML小鼠模型中,我们发现Polycomb repressive complex 1的组分Ring1A和Ring1B在维持AML干细胞中发挥关键作用。从MOZ-TIF2 AML细胞中敲除Ring1A和Ring1B(Ring1A/B)会削弱自我更新能力,并诱导包括Gli-similar 2(Glis2)在内的众多基因表达。过表达Glis2可使MOZ-TIF2 AML细胞分化为成熟细胞,而在Ring1A/B缺陷的MOZ-TIF2细胞中敲低Glis2则抑制分化。因此,Ring1A/B部分通过抑制Glis2表达来调控和维持AML干细胞,而Glis2促进其分化。这些发现为AML干细胞稳态机制提供了新见解。

【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/PRJNA360310

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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

消除对化疗耐药的白血病干细胞有望改善急性髓系白血病(AML)患者的治疗结局。在表达MOZ-TIF2融合基因的AML小鼠模型中,我们发现Polycomb抑制复合物1的组分Ring1A和Ring1B在维持AML干细胞中发挥关键作用。从MOZ-TIF2 AML细胞中敲除Ring1A和Ring1B(Ring1A/B)会削弱其自我更新能力,并诱导包括Gli-similar 2(Glis2)在内的众多基因表达。过表达Glis2可使MOZ-TIF2 AML细胞分化为成熟细胞,而在Ring1A/B缺陷的MOZ-TIF2细胞中敲低Glis2则抑制分化。因此,Ring1A/B部分通过抑制促进AML干细胞分化的Glis2表达来调控和维持AML干细胞。这些发现为AML干细胞稳态机制提供了新见解,并揭示了癌症干细胞治疗的新靶点。总体设计:为鉴定受PRC1调控AML干细胞所涉及的靶基因,我们对Ring1A-/-;Ring1Bf/f和Ring1A-/-;Ring1BΔ/Δ MOZ-TIF2细胞进行了基因表达谱分析。

通过用4-OHT处理细胞48小时或7天,条件性敲除Ring1B。

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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