PRJNA789316:B细胞恶性肿瘤中CD19抗原丰度的转录调控

该数据集来自NCBI,聚焦B细胞恶性肿瘤中CD19表面抗原丰度的转录调控。研究针对复发/难治性B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)经CD19靶向免疫治疗后CD19抗原下调的问题,通过全基因组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

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA789316: [RNA-seq] Transcriptional regulation of CD19 antigen abundance in B-cell malignancy

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA789316:B细胞恶性肿瘤中CD19抗原丰度的转录调控

该数据集来自NCBI,聚焦B细胞恶性肿瘤中CD19表面抗原丰度的转录调控。研究针对复发/难治性B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)经CD19靶向免疫治疗后CD19抗原下调的问题,通过全基因组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。数据主题为转录组或基因表达,可用于探索CD19调控机制及免疫治疗耐药相关研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):复发/难治性B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)结局的近期改善,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,在CAR-T输注后疾病持续存在的个体病例中,出现进行性表面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 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(慢性淋...)相比,鉴定表面CD19丰度的正调控因子和负调控因子。

【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/PRJNA789316

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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。利用初诊 BCP-ALL 患者单细胞数据,我们发现 CAR-T 治疗后 CD19 mRNA 表达下降与 NUDT21 mRNA 表达升高相吻合。重要的是,NUDT21 敲除使 BCP-ALL 在体外对 BiTE 和 CD19 CAR-T 杀伤敏感。这些发现揭示了此前未知的 CD19 抗原丰度调控因子,可应用于治疗上增强或判定 B 细胞白血病对 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)及两种成熟 B 细胞肿瘤细胞系(慢性淋巴细胞白血病/CLL:HG3;B C

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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