GSE314155:BRD9识别乳酸诱导的H3K18乳酰化驱动肝细胞癌致癌染色质重塑

研究聚焦肝细胞癌中乳酸诱导的H3K18乳酰化(H3K18la)如何被BRD9识别并招募ncBAF复合物至活跃增强子和启动子,促进染色质可及性与致癌转录

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GSE314155: BRD9 Reads Lactate-Induced H3K18 Lactylation to Drive Oncogenic Chromatin Remodeling in Hepatocellular Carcinoma

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

GSE314155:BRD9识别乳酸诱导的H3K18乳酰化驱动肝细胞癌致癌染色质重塑

BRD9 Reads Lactate-Induced H3K18 Lactylation to Drive Oncogenic Chromatin Remodeling in Hepatocellular Carcinoma

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE314155_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱高通量测序,物种为人(9606),平台GPL29480。研究聚焦肝细胞癌中乳酸诱导的H3K18乳酰化(H3K18la)如何被BRD9识别并招募ncBAF复合物至活跃增强子和启动子,促进染色质可及性与致癌转录。数据可用于分析H3K18la相关基因表达变化、BRD9结合特征及肝癌预后相关转录调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):组蛋白乳酰化将糖酵解代谢与致癌转录联系起来,但其机制性阅读器仍定义不清。在此,我们鉴定含溴结构域蛋白9(BRD9)作为一种乳酰赖氨酸阅读器,将乳酸驱动的H3K18乳酰化(H3K18la)与肝细胞癌(HCC)中的染色质重塑联系起来。临床上,升高的H3K18la水平与HCC不良预后相关。结构(NMR)和生物物理分析表明,BRD9的溴结构域通过其乙酰赖氨酸口袋以弱而短暂的亲和力结合H3K18la,与稳定的H3K18ac结合不同,从而实现乳酸依赖的染色质相互作用。多组学分析揭示H3K18la将BRD9和非经典BRG1相关因子(ncBAF)复合物招募至活跃增强子和启动子,促进染色质可及性和致癌转录(SPARC、TMEM64、ANGEL1、SCARB1)。糖酵解抑制

【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:GPL29480、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=GSE314155

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 10 202,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

组蛋白乳酸化将糖酵解代谢与致癌转录联系起来,但其机制性阅读器仍定义不清。在此,我们鉴定含溴结构域蛋白9(BRD9)作为一种乳酰赖氨酸阅读器,将乳酸驱动的H3K18乳酸化(H3K18la)与肝细胞癌(HCC)中的染色质重塑联系起来。在临床上,H3K18la水平升高与HCC预后不良相关。结构(NMR)和生物物理学分析表明,BRD9的溴结构域通过其乙酰赖氨酸口袋以弱而短暂的亲和力结合H3K18la,这与稳定的H3K18ac结合不同,从而实现了乳酸依赖性的染色质相互作用。多组学分析揭示,H3K18la将BRD9和非经典BRG1相关因子(ncBAF)复合物招募至活跃增强子和启动子,促进染色质可及性和致癌转录(SPARC、TMEM64、ANGEL1、SCARB1)。糖酵解抑制或BRD9靶向使BRD9从染色质上置换下来,抑制致癌基因,并损害HCC增殖。p300或HDAC抑制减弱H3K18la驱动的致癌转录和肿瘤活力。

我们的研究结果确立了BRD9作为一种代谢-表观遗传介导因子,将糖酵解通量转化为染色质重塑,为肝细胞癌提供了可操作的治疗靶点。

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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