PRJNA836566: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

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肝癌分类下的表观基因组学甲基化芯片数据,对应研究DNMT抑制剂与EZH2抑制剂在肝细胞癌细胞中协同激活基因的项目

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基因组Epigenomics
PRJNA836566: DNMT and EZH2 inhibitors synergize for gene activation in hepatocellular carcinoma cells [methylation array]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA836566: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

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肝癌分类下的表观基因组学甲基化芯片数据,对应研究DNMT抑制剂与EZH2抑制剂在肝细胞癌细胞中协同激活基因的项目。源站描述涉及5-Aza-CdR与GSK-126在SNU398、HepG2等肝癌细胞系中的联合处理,探讨PRC2/EZH2介导的表观遗传沉默机制。数据可用于分析药物处理后DNA甲基化变化、基因激活与表观遗传调控关系(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)是最常见的原发性肝脏恶性肿瘤,在美国发病率急剧上升。开发更有效的HCC靶向治疗是迫切需求。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-aza-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批临床突破。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DNMTi处理去甲基化的一大群基因仍被Polycomb Repressive Complex 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

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA836566

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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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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