Pax-5 癌基因新型 RNA 产物:环状 RNA 特征分析

该数据集来自 NCBI,包含慢性淋巴细胞白血病 MEC1 细胞系在 SF3B1 K700E 突变型与野生型背景下经 H3B-8800 剪接调节剂处理后的 RNA 测序数据,共 1 个文件

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基因组预测GPL167919606
PRJNA779709: Characterization of a new class of RNA products from the Pax-5 oncogene: circular RNAs

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Pax-5 癌基因新型 RNA 产物:环状 RNA 特征分析

Chronic Lymphocytic Leukemia MEC1 SF3B1 K700E and Wild Type Cell Lines' RNA-seq after Treatment with H3B-8800 Splicing Modulator.

该数据集来自 NCBI,包含慢性淋巴细胞白血病 MEC1 细胞系在 SF3B1 K700E 突变型与野生型背景下经 H3B-8800 剪接调节剂处理后的 RNA 测序数据,共 1 个文件。数据可用于研究 SF3B1 突变对可变剪接的影响、H3B-8800 的作用机制,以及 Pax-5 癌基因相关环状 RNA 等新型 RNA 产物的特征分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了研究 SF3B1 突变对可变剪接的影响以及 H3B-8800 剪接调节剂在野生型和 SF3B1 突变型慢性淋巴细胞白血病细胞中的作用,我们建立了 SF3B1 K700E MEC1 CLL 同源细胞系,并在 H3B-8800 处理后的 SF3B1 野生型和 K700E MEC1 细胞系中进行了 RNA 深度测序。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE190087

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 08 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

环状RNA(circRNA)是一类相对较新的RNA产物,因其参与许多生物学过程和癌症疾病而日益受到关注。由于环状RNA具有结合并调控相互作用蛋白和微小RNA(miR)的固有能力,它们构成了支持细胞生物学和癌症表型的复杂细胞内信号传导与调控网络的额外层次。在本研究中,我们鉴定并表征了源自B淋巴细胞中Pax-5癌基因的多种环状RNA产物(circPax-5)。我们在先前报道的Pax-5表达组织集合中,以及来自B细胞癌症病灶的细胞模型和临床样本中,建立了多种circPax-5变体的表达谱。例如,我们观察到circPax-5产物在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中过表达(高达13倍),其中大多数环状RNA由一种特定的circPax-5异构体组成,该异构体含有Pax-5基因座外显子2至5的序列(circPax-5_2-5)。

鉴于Pax-5基因产物在肿瘤生物学中已确立的作用,我们还着手利用circPax-5_2-5在B细胞系中的条件性表达来评估circPax-5在肿瘤过程中的影响。有趣的是,我们发现circPax-5_2-5与癌细胞生长速率相关,而这种相关性取决于B细胞分化和癌症亚型。我们还基于circRNA的常见分子特征(例如miR隔离和海绵吸附)表征了circPax-5在B细胞系中的机制特征。因此,我们通过circRNA沉淀从B细胞中分离circPax-5复合物,并对其进行深度测序分析以鉴定共相互作用的miR。除miR海绵吸附谱外,我们还研究了circPax-5通过推定的内部核糖体进入位点(IRES)翻译新型肽的潜力。利用双IRES依赖性报告基因试验,我们发现circPax-5_2-5具有能够编码未表征

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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