人小细胞肺癌中H3K27me3修饰介导的基因抑制

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌主题,聚焦人小细胞肺癌(SCLC)中 H3K27me3 修饰介导的基因抑制

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Gene repression with H3K27me3 modification in human small cell lung cancer

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

人小细胞肺癌中H3K27me3修饰介导的基因抑制

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌主题,聚焦人小细胞肺癌(SCLC)中 H3K27me3 修饰介导的基因抑制。数据涵盖 23 例临床 SCLC 样本的基因表达谱,并与 42 个正常组织(含正常肺)比较,发现 EZH2 及 PRC2 成员 SUZ12、EED 在 SCLC 中高表达。同时在 Lu130、H209、DMS53 三株 SCLC 细胞系与正常小气道上皮细胞(SAEC)中绘制 H3K27me3 图谱,用于识别 PRC2 靶基因。该数据可用于研究 SCLC 的表观遗传调控与基因抑制机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)是肺癌的一种亚型,因早期播散和快速生长而预后较差。我们在此分析了 23 例临床 SCLC 样本的基因表达谱。与包括正常肺在内的 42 个正常组织相比,发现 EZH2 在 SCLC 样本中高表达,其他 PRC2 成员 SUZ12 和 EED 在 SCLC 中也高表达。为获得 SCLC 中 PRC2 的靶基因,我们在三个 SCLC 细胞系 Lu130、H209 和 DMS53 中绘制了 H3K27me3 标记,并与正常小气道上皮细胞(SAEC)进行比较。SAEC 中的 H3K27me3(+) 基因与 ES 细胞中的 PRC 靶基因显著重叠(P=1.7x10-31),而在 SCLC 细胞系中而非 SAEC 中带有 H3K27me3 的基因与 ES 细胞中的 PRC 靶基因无显著重叠(P=0.64)。这些仅在 SCLC 细胞系中而非 SAEC 中带有 H3K27me3 的基因表现出表达下降

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-43346

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数据说明

小细胞肺癌(SCLC)是一种预后较差的肺癌亚型,因其早期播散和快速生长而著称。我们在此分析了23例临床SCLC样本的基因表达谱。与包括正常肺组织在内的42种正常组织相比,发现EZH2在SCLC样本中高表达,同时PRC2的其他成员SUZ12和EED也在SCLC中高表达。为了获取SCLC中PRC2的靶基因,我们在三种SCLC细胞系Lu130、H209和DMS53中绘制了H3K27me3标记,并与正常小气道上皮细胞(SAEC)进行了比较。SAEC中的H3K27me3(+)基因与胚胎干细胞中的PRC靶基因显著重叠(P=1.7x10^-31),而SCLC细胞系中有H3K27me3标记但在SAEC中没有的基因,与胚胎干细胞中的PRC靶基因并未显著重叠(P=0.64)。这些仅在SCLC细胞系中而不在SAEC中带有H3K27me3标记的基因,不仅在SCLC细胞系中表达下降,在临床SCLC样本中亦是如此,并且这些基因在质膜(P=8.1x10^-21)和细胞粘附(P=1.7x10^-8)等GO术语上显示出富集。

JUB基因在三株SCLC细胞系中表现出特异性H3K27me3修饰及最强的抑制效应,将其导入DMS53细胞后导致细胞生长受抑。在临床SCLC病例中,JUB低表达与较短生存期相关(P=0.002),或一组PRC靶基因(JUB、EPHB4)及经典型SCLC标志基因(GRP、ASCL1)与较短生存期相关(P=0.0001),并将SCLC分为预后显著不同的两组。使用PRC2抑制剂3-Deazaneplanocin A处理SCLC细胞系时,其生长受到抑制。这表明SCLC中PRC2的高表达导致包括胚胎干细胞中非PRC靶基因在内的基因受到抑制,且这种基因抑制可能在SCLC的发生中起作用。通过A分析了23例临床SCLC样本、42例正常组织样本、3株小细胞肺癌(SCLC)细胞系及正常小气道上皮细胞(SAEC)中的基因表达

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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