milademetan、selinexor及两者联合处理AML细胞的RNA测序
该数据集为RNA测序数据,来源于经milademetan、selinexor及两者联合处理的急性髓系白血病(AML)细胞

基本信息
资源简介
milademetan、selinexor及两者联合处理AML细胞的RNA测序
RNA sequencing of AML cells treated with milademetan, selinexor and the combination of milademetan and selinexor
该数据集为RNA测序数据,来源于经milademetan、selinexor及两者联合处理的急性髓系白血病(AML)细胞。研究围绕MDM2与XPO1共抑制以恢复p53转录活性展开,涉及TP53、MYC、c-MYC调控转录组及凋亡诱导等机制,并包含对venetoclax耐药AML的体内外分析。数据可用于探索MDM2/XPO1抑制下的基因表达变化、耐药与静息/应激反应表型,以及联合用药的转录组效应(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤抑制因子TP53在癌症中常以不依赖突变的方式失活,并可通过抑制其负调控因子而被重新激活。我们在此共同靶向MDM2与核输出蛋白XPO1,以最大化p53的转录活性。MDM2/XPO1抑制使核内p53积累,并使其转录靶标增加25至60倍。TP53调控MYC,而MDM2/XPO1抑制破坏了c-MYC调控的转录组,导致急性髓系白血病(AML)中凋亡的协同诱导。令人惊讶的是,venetoclax耐药的AML表达高水平c-MYC,并在体内对MDM2/XPO1抑制敏感。然而,在MDM2/XPO1抑制后持续存在的AML细胞表现出与静息和应激反应相关的表型。如单细胞质谱流式所示,venetoclax克服了这种耐药性。MDM2、XPO1和
【主题与分类】
主题标签:TP53、BCL2、translational research、Myc、RNA sequencing。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8ca3e4cadbce5aa555041fdbbcfa90b4c8a575a1267068f49dbb913a03660d58
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
肿瘤抑制因子TP53在癌症中常以不依赖突变的方式失活,并通过抑制其负调控因子而被重新激活。我们在此将MDM2与核输出蛋白XPO1共同作为靶点,以最大化p53的转录活性。抑制MDM2/XPO1可导致核内p53积累,并使其转录靶标增加25至60倍。TP53调控MYC,而抑制MDM2/XPO1破坏了c-MYC调控的转录组,从而在急性髓系白血病(AML)中协同诱导凋亡。令人惊讶的是,维奈托克耐药的AML高表达c-MYC,并在体内对MDM2/XPO1抑制敏感。然而,在MDM2/XPO1抑制后持续存在的AML细胞表现出与静息和应激反应相关的表型。单细胞质谱流式细胞术显示,维奈托克可克服这种耐药性。MDM2、XPO1和BCL2的三重抑制在体内对维奈托克耐药的AML高度有效。我们的结果提出了一种新颖的高…,AML细胞系OCI-AML3、MOLM-13 TP53野生型和MOLM-13 TP53 p.R248Q细胞用milademetan、selinexor以及milademetan与selinexor联合处理12小时。
从这些细胞中收集RNA样本并进行RNA测序。RNA测序:OCI-AML3、MOLM-13 TP53野生型和R248Q突变细胞分别用DMSO、milademetan、selinexor或Mil+Sel联合处理12小时。收集细胞,并根据制造商说明,使用QIAGEN RNeasy提取试剂盒从每个样本中提取总RNA(每种处理N=3,总共N=12)。使用TruSeq Stranded Total RNA Sample Preparation Kit(Illumina,San Diego,CA)制备带条形码、兼容Illumina、链特异性总RNA文库。简言之,将1mg经DNase I处理的总RNA使用Ribo-Zero Gold(Illumina)去除细胞质和线粒体核糖体RNA(rRNA)。纯化后,使用二价阳离子将RNA片段化,
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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