PRJNA788568:B细胞恶性肿瘤中CD19抗原丰度的转录调控(MACE-seq)
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,聚焦B细胞恶性肿瘤中CD19表面抗原丰度的转录调控。源站描述指出,CD19导向的CAR-T与BiTE疗法在复发/难治性BCP-ALL中取得进展,但部分患者出现CD19表面抗原进行性降低并与疾病持续相关;已知CD19基因组缺失和mRNA可变剪接可介导治疗抵抗
![PRJNA788568: [MACE-seq] Transcriptional regulation of CD19 antigen abundance in B-cell malignancy](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/148553.jpg)
基本信息
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PRJNA788568:B细胞恶性肿瘤中CD19抗原丰度的转录调控(MACE-seq)
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,聚焦B细胞恶性肿瘤中CD19表面抗原丰度的转录调控。源站描述指出,CD19导向的CAR-T与BiTE疗法在复发/难治性BCP-ALL中取得进展,但部分患者出现CD19表面抗原进行性降低并与疾病持续相关;已知CD19基因组缺失和mRNA可变剪接可介导治疗抵抗,而调控CD19表面抗原丰度的基因调控程序尚不清楚。为此研究采用全基因组CRISPR/Cas9筛选,在人BCP-ALL与成熟B细胞肿瘤中鉴定CD19表面丰度的正负调控因子。数据可用于研究CD19调控机制及治疗抵抗相关分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):近期复发/难治性B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)结局的改善,部分可归因于CD19导向的免疫疗法的出现,包括嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法和双特异性T细胞衔接器(BiTE)疗法。纵向BCP-ALL研究已突出显示,个体病例中出现进行性表面CD19抗原减少,并与CAR-T输注后疾病持续相关。此前已证明CD19基因组缺失和mRNA可变剪接可赋予CAR-T和BiTE抵抗,然而调节BCP-ALL CD19表面抗原丰度的基因调控程序仍知之甚少。为解决这一问题,我们进行了全基因组CRISPR/Cas9筛选,以在人BCP-ALL中与成熟B细胞肿瘤相比,鉴定表面CD19丰度的正调控因子和负调控因子,慢性淋
【主题与分类】
主题标签:Other。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA788568
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- OpenDataLab:
数据说明
近期复发/难治性B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)结局的改善,部分可归因于CD19靶向免疫疗法的出现,包括嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法和双特异性T细胞衔接器(BiTE)疗法。纵向BCP-ALL研究已突出显示,个体病例在CAR-T输注后出现与疾病持续相关的进行性表面CD19抗原减少。此前已证明CD19基因组缺失和mRNA可变剪接可导致CAR-T和BiTE耐药,然而调节BCP-ALL表面CD19抗原丰度的基因调控程序仍知之甚少。为解决这一问题,我们进行了全基因组CRISPR/Cas9筛选,以鉴定人BCP-ALL中相较于成熟B细胞肿瘤、慢性淋巴细胞白血病和B细胞淋巴瘤的表面CD19丰度正调控因子和负调控因子。在此,我们显示DNA结合蛋白ZNF143占据CD19启动子,并在人B细胞恶性肿瘤中转录调控CD19 mRNA表达。相反,我们显示RNA结合蛋白NUDT21限制BCP-ALL上的表面CD19丰度。
NUDT21调控CD19 3’ UTR长度及CD19 mRNA稳定性。在健康及转化的人B细胞祖细胞中,NUDT21 mRNA与CD19 mRNA表达高度一致。利用原代BCP-ALL患者单细胞数据,我们发现CAR-T治疗后CD19 mRNA表达的降低与NUDT21 mRNA表达的增加相吻合。重要的是,NUDT21敲除使BCP-ALL在体外对BiTE和CD19 CAR-T杀伤敏感。这些发现揭示了先前未知的CD19抗原丰度调节因子,可应用于治疗上增强或确定B细胞白血病中对CD19靶向治疗的耐药性。总体设计:对三种BCP-ALL细胞系(Reh、NALM6和697)及一种成熟B细胞肿瘤细胞系(B Cell Lymph
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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