谷氨酰胺剥夺触发TRIB3依赖性G4-DNA解旋以维持DNA修复和肿瘤存活 [CUT&Tag]

该数据集来自NCBI GEO,标题为谷氨酰胺剥夺触发TRIB3依赖性G4-DNA解旋以维持DNA修复和肿瘤存活,采用CUT&Tag技术进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676

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基因组预测GPL246769606
GSE306768: Glutamine Deprivation Triggers TRIB3-Dependent G4-DNA Resolution to Maintain DNA Repair and Tumor Survival [CUT&Tag]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

谷氨酰胺剥夺触发TRIB3依赖性G4-DNA解旋以维持DNA修复和肿瘤存活 [CUT&Tag]

Glutamine Deprivation Triggers TRIB3-Dependent G4-DNA Resolution to Maintain DNA Repair and Tumor Survival [CUT&Tag]

该数据集来自NCBI GEO,标题为谷氨酰胺剥夺触发TRIB3依赖性G4-DNA解旋以维持DNA修复和肿瘤存活,采用CUT&Tag技术进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。数据包含1个文件,样例为GSE306768_series_matrix.txt.gz,由Qiang,Ji于2025年8月28日发布。该数据可用于研究肝细胞癌在谷氨酰胺限制下的代谢适应机制,特别是TRIB3介导的G4-DNA解旋与DNA修复保真度维持,为探索谷氨酰胺靶向治疗新策略提供表观基因组学资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):谷氨酰胺是循环中最丰富的氨基酸,是许多肿瘤细胞存活和生长所必需的中心代谢物。由于肿瘤细胞对肿瘤微环境中营养匮乏具有内在适应性,利用这一脆弱性的努力收效有限。这种韧性使得靶向谷氨酰胺的疗法在临床试验中无效,亟需新的机制见解。在此,我们确定假激酶TRIB3是肝细胞癌(HCC)细胞适应谷氨酰胺可用性受限的关键介质。TRIB3在谷氨酰胺剥夺下以c-Jun依赖的方式上调,在细胞核中发挥作用以保障DNA修复保真度,允许DNA损伤及时解决并防止复制灾难。TRIB3在整个基因组中结合G-四链体DNA(G4-DNA)结构

【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=GSE306768

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

谷氨酰胺作为循环中最丰富的氨基酸,是许多肿瘤细胞生存和生长的关键中心代谢物。然而,由于肿瘤细胞对肿瘤微环境中营养匮乏具有内在适应性,利用这一脆弱性的努力收效有限。这种耐受性使得靶向谷氨酰胺的治疗在临床试验中效果不佳,亟需新的机制性见解。在此,我们鉴定出假激酶TRIB3是肝细胞癌(HCC)细胞适应谷氨酰胺可用性受限的关键代谢适应介导因子。在谷氨酰胺剥夺条件下,TRIB3以c-Jun依赖的方式上调,在细胞核中发挥作用以维护DNA修复的保真性,从而使DNA损伤得以适时解决并防止复制灾难。TRIB3与全基因组范围内的G-四链体DNA(G4-DNA)结构结合,招募解旋酶DDX5形成协同功能复合物以解离这些结构。在HCC细胞中敲低TRIB3或DDX5会导致G4-DNA过度积累以及与DNA损伤应答(DDR)通路下调相关的DNA损伤加剧。

我们以同源重组(HR)通路基因来说明这一效应,发现TRIB3-DDX5可防止BRCA1和RAD51AP1启动子区域G4-DNA的积累,否则这些积累会抑制转录。在体内,沉默TRIB3可抑制HCC异种移植瘤的生长,并在小鼠维持谷氨酰胺缺乏饮食时明显增加DNA损伤和细胞凋亡。在临床上,TRIB3在HCC中过表达,其水平升高与患者预后较差相关。总之,这些发现表明TRIB3-DDX5-G4轴是HCC以及可能其他TRIB3表达升高的恶性肿瘤中可治疗性利用的代谢依赖性。

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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