DNMT与EZH2抑制剂在肝癌细胞中协同激活基因的甲基化芯片数据集
该数据可用于研究 DNMT 抑制剂与 EZH2 抑制剂联合处理肝癌细胞后的甲基化变化,帮助分析基因。源站首次发布:May 09 202
![GSE202559: DNMT and EZH2 inhibitors synergize for gene activation in hepatocellular carcinoma cells [methylation array]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/125585.jpg)
基本信息
资源简介
DNMT与EZH2抑制剂在肝癌细胞中协同激活基因的甲基化芯片数据集
DNMT and EZH2 inhibitors synergize for gene activation in hepatocellular carcinoma cells [methylation array]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 DNMT and EZH2 inhibitors synergize for gene activation in hepatocellular carcinoma cells [methylation array],属于肿瘤/肝癌方向,采用 genome tiling array 进行甲基化谱检测,平台为 GPL21145,物种为 9606。数据包含 1 个文件,样例为 GSE202559_series_matrix.txt.gz,作者为 Minmin,Liu,发布时间为 May 09 202。该数据可用于研究 DNMT 抑制剂与 EZH2 抑制剂联合处理肝癌细胞后的甲基化变化,帮助分析基因。
【数据集背景】
源站首次发布:May 09 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)是美国最常见的原发性肝脏恶性肿瘤,且发病率急剧上升。开发更有效的 HCC 靶向治疗迫在眉睫。FDA 批准的 DNA 甲基转移酶抑制剂(DNMTis)5-azacytidine(5-aza-CR,Vidaza)和 5-aza-2’-deoxycytidine(5-aza-CdR,Decitabine)代表了靶向异常癌症表观基因组的首个临床突破。然而,DNMTis 的临床疗效仍然有限,部分原因是“表观遗传开关”机制,即经 DNMTi 处理后去甲基化的一大群基因仍因 Polycomb 抑制复合物 2(PRC2)占据而保持沉默。PRC2 亚基尤其是 EZH2 的过表达与 HCC 患者生存期差相关。在本研究中,我们在人 HCC 细胞系(SNU398、HepG2 和 SNU
【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:GPL21145、9606。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE202559
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 21 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肝细胞癌(HCC)是最常见的原发性肝脏恶性肿瘤,在美国其病例数正急剧增加。开发更有效的HCC靶向疗法是迫切需求。美国食品药品监督管理局(FDA)批准的DNA甲基转移酶抑制剂(DNMTis)5-氮杂胞苷(5-aza-CR,Vidaza)和5-氮杂-2’-脱氧胞苷(5-aza-CdR,Decitabine)代表了靶向异常癌症表观基因组的首个临床突破。然而,DNMTis的临床疗效仍然有限,部分原因在于一种“表观遗传开关”机制,即经DNMTi处理后去甲基化的一大群基因仍因多梳抑制复合物2(PRC2)的占据而保持沉默。PRC2亚基,尤其是EZH2的过表达,与HCC患者生存期较差相关。在本研究中,我们在人HCC细胞系(SNU398、HepG2和SNU475)中测试了5-Aza-CdR与EZH2抑制剂(EZH2i)GSK-126联合使用对DNA甲基化、核小体可及性和基因表达谱的影响。与单药治疗相比,所有细胞系在接受两种药物联合处理后均表现出敏感性增加,同时伴有持久的抗增殖变化和新生沉默基因的持续重新激活。
上调基因数量的增加,包括肿瘤抑制因子,与延长的抗增殖效应和核小体可及性呈正相关,但与基因启动子DNA甲基化呈负相关。详细的表观基因组分析揭示了一种机制性原理,即5-aza-CdR与EZH2抑制剂(EZH2i)的联合治疗能够激活被PRC2占据所抑制的去甲基化启动子。此外,在原发性HCC肿瘤中,约13.6%至31%因DNA甲基化而下调的基因,可通过该联合治疗方案在体外被重新激活。最后,联合治疗还加剧了病毒模拟激活以及白细胞、淋巴细胞和T细胞介导的免疫,而其中大多数基因或通路在超过50
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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