赖氨酸特异性去甲基化酶1在肝细胞癌中的增殖与代谢重编程 [ChIP-seq]

研究通过LSD1特异性抑制剂或条件性Tet-on RNA干扰构建体抑制肝癌细胞中的LSD1,并结合bulk RNA深度测序与蛋白质组学分析HepG2、Hep3B和Huh7细胞,揭示细胞周期、线粒体及脂质代谢相关基因的显著改变

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE280453: Proliferative and Metabolic Reprogramming by the Lysine-Specific Demethylase 1 in Hepatocellular Carcinoma [ChIP-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

赖氨酸特异性去甲基化酶1在肝细胞癌中的增殖与代谢重编程 [ChIP-seq]

Proliferative and Metabolic Reprogramming by the Lysine-Specific Demethylase 1 in Hepatocellular Carcinoma [ChIP-seq]

该数据集为肝细胞癌(HCC)中赖氨酸特异性去甲基化酶1(LSD1)相关研究的ChIP-seq数据,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE280453_series_matrix.txt.gz)。研究通过LSD1特异性抑制剂或条件性Tet-on RNA干扰构建体抑制肝癌细胞中的LSD1,并结合bulk RNA深度测序与蛋白质组学分析HepG2、Hep3B和Huh7细胞,揭示细胞周期、线粒体及脂质代谢相关基因的显著改变。该数据可用于研究LSD1在肝癌染色质结合与转录调控中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):赖氨酸特异性去甲基化酶1(LSD1)通过去甲基化组蛋白3赖氨酸4和赖氨酸9(H3K4和H3K9)在染色质结构和转录调控中发挥关键作用,从而导致特定基因的激活或抑制。LSD1在多种癌症中的过表达促进癌症进展和恶性程度。为了研究LSD1在肝细胞癌(HCC)中的作用,我们使用特异性LSD1抑制剂或条件性Tet-on RNA干扰构建体在肝癌细胞中抑制LSD1。对HepG2、Hep3B和Huh7 HCC细胞进行bulk RNA深度测序全局转录组学和蛋白质组学分析,随后进行通路分析,揭示在药理学LSD1抑制后细胞周期、线粒体和脂质代谢相关基因发生显著改变。在条件性Tet-on介导的siRNA或药理学LS后,这些基因在肝癌细胞中的差异表达

【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:GPL24676、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=GSE280453

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

赖氨酸特异性去甲基化酶1(LSD1)通过去甲基化组蛋白3赖氨酸4和赖氨酸9(H3K4和H3K9),在染色质结构和转录调控中发挥关键作用,从而导致特定基因的激活或抑制。LSD1在多种癌症中的过表达促进了癌症进展和恶性程度。为了研究LSD1在肝细胞癌(HCC)中的作用,我们使用特异性LSD1抑制剂或条件性Tet-on RNA干扰构建体在肝癌细胞中抑制了LSD1。通过对HepG2、Hep3B和Huh7 HCC细胞进行批量RNA深度测序和蛋白质组学的全局转录组学分析,随后进行通路分析,揭示了药物性LSD1抑制后细胞周期、线粒体和脂质代谢相关基因的显著改变。使用定量PCR验证了条件性Tet-on介导的siRNA或药物性LSD1抑制后肝癌细胞中这些基因的差异表达。

通过染色质免疫共沉淀(ChIP)结合全基因组测序(ChIPseq)技术,分析了LSD1在基因启动子上的相互作用及其对H3K4甲基化模式的影响,揭示了H3K4甲基化特征及LSD1启动子结合的改变。重要的是,这些数据表明,参与细胞周期进程、代谢和线粒体功能的基因是LSD1介导的组蛋白甲基化和转录调控的直接靶点。因此,响应LSD1抑制,细胞周期进程、细胞活力以及线粒体ATP和氧气的产生均受到损害。据此,我们推测LSD1抑制不仅通过控制细胞周期进程,还通过抑制脂肪生成和线粒体呼吸导致能量平衡失调,从而引起癌细胞生长停滞。为了研究LSD1在肝细胞癌(HCC)中的作用,基于代谢紊乱和线粒体应激相关炎症,我们建立了一种高脂饮食-DEN肝癌模型。

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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