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 [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为赖氨酸特异性去甲基化酶1(LSD1)在肝细胞癌中的增殖与代谢重编程,属于肿瘤/肝癌分类,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606
![GSE280457: Proliferative and Metabolic Reprogramming by the Lysine-Specific Demethylase 1 in Hepatocellular Carcinoma [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/72157.jpg)
基本信息
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 [RNA-seq]
Proliferative and Metabolic Reprogramming by the Lysine-Specific Demethylase 1 in Hepatocellular Carcinoma [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为赖氨酸特异性去甲基化酶1(LSD1)在肝细胞癌中的增殖与代谢重编程,属于肿瘤/肝癌分类,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606。研究通过特异性 LSD1 抑制剂或条件性 Tet-on RNA 干扰构建体抑制肝癌细胞中的 LSD1,并对 HepG2、Hep3B 和 Huh7 细胞进行 bulk RNA 深度测序及蛋白质组学分析,结合通路分析揭示细胞周期、线粒体和脂质代谢相关基因的显著改变。数据含 1 个文件,可用于肝癌中 LSD1 相关转录组变化及代谢重编程研究(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干扰构建体抑制肝癌细胞中的LSD1。对HepG2、Hep3B和Huh7 HCC细胞进行bulk RNA深度测序和蛋白质组学的全局转录组分析,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表达出现差异
【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=GSE280457
【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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- OpenDataLab:
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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