PRJNA436406:Wls WT或KO背景下AML白血病干细胞的转录谱分析

该数据集来自NCBI,聚焦急性髓系白血病(AML)中MLL-AF9转化的白血病干细胞(LSCs),在Wls野生型或敲除背景下进行转录谱分析

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA436406: Transcriptional profiling of leukemic stem cells of AML with Wls WT or KO background

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRJNA436406:Wls WT或KO背景下AML白血病干细胞的转录谱分析

该数据集来自NCBI,聚焦急性髓系白血病(AML)中MLL-AF9转化的白血病干细胞(LSCs),在Wls野生型或敲除背景下进行转录谱分析。源站描述涉及WNT信号通路化学拮抗剂与Wntless(Wls)基因敲除实验,鉴定出Six1为WNT调控的非典型靶基因,并观察Wls或Six1缺失及WNT通路抑制剂对LSC移植后生存的影响。数据可用于研究WNT信号在AML发病机制中的作用及白血病干细胞转录调控特征(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌细胞中的表观遗传改变,包括组蛋白甲基化修饰的改变,通过改变DNA对转录机器的可及性,促进促生长信号网络的建立。致癌融合蛋白MLL-AF9促进异常的组蛋白甲基化,并在动物中诱导急性髓系白血病(AML)。尽管有观察结果支持WNT信号在AML发病机制中的作用,但我们对在这种情况下癌性生长如何得以维持的机制解释有限。使用WNT信号的化学拮抗剂和WNT伴侣蛋白Wntless(Wls)的遗传消融,我们鉴定出同源盒结构域基因Sine oculis 1(Six1)是MLL-AF9转化的白血病干细胞(LSCs)中一个非典型的WNT控制靶基因。在MLL-AF9 LSCs中消除Wls或Six1,或将其暴露于WNT通路抑制剂,导致LSC移植后生存期延长。

【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/PRJNA436406

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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

癌细胞中的表观遗传改变,包括组蛋白甲基化的变化,通过改变DNA对转录机器的可及性,促进了促生长信号网络的建立。致癌融合蛋白MLL-AF9促进异常的组蛋白甲基化,并在动物中诱导急性髓系白血病(AML)。尽管有观察结果支持WNT信号在AML发病机制中的作用,但我们对在这种情况下癌性生长如何得以维持的机制解释有限。通过使用WNT信号的化学拮抗剂和WNT伴侣蛋白Wntless(Wls)的基因消融,我们鉴定出同源盒结构域基因Sine oculis 1(Six1)是MLL-AF9转化的白血病干细胞(LSCs)中一个非典型的WNT控制靶基因。在MLL-AF9 LSCs中消除Wls或Six1,或将其暴露于WNT通路抑制剂,可导致LSC移植受体小鼠的生存期延长,表明WNT/SIX1信号对MLL-AF9转化至关重要。利用ATAC-seq对MLL-AF9转化细胞的染色质可及性变化进行分析,揭示了Six1 DNA区域的染色质重塑,该区域支持转录效应因子TCF7L2的结合。

我们的数据表明,WNT/SIX1信号轴的从头建立对某些类型AML的发生至关重要,并揭示了表观遗传改变如何重新组装控制细胞命运的主调控通路,从而产生促癌后果。总体设计:从具有Wls WT或KO背景的AML小鼠骨髓细胞中分选出的白血病干细胞(LSC)获取的总RNA

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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