非小细胞肺癌中m6A RNA谱揭示CSF1R为METTL14靶点 [meRIP-seq]
该数据集为GSE179657系列,基于meRIP-seq高通量测序对非小细胞肺癌患者的N6-甲基腺苷(m6A)RNA修饰进行全局谱分析,获得m6A RNA修饰图谱及差异甲基化RNA,并聚焦RNA甲基转移酶METTL14,研究其临床意义与功能,揭示CSF1R为METTL14的靶点
![GSE179657: Global N6-methyladenosine RNA profiling reveals CSF1R as a target of METTL14 in non-small cell lung cancer [meRIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/138588.jpg)
基本信息
资源简介
非小细胞肺癌中m6A RNA谱揭示CSF1R为METTL14靶点 [meRIP-seq]
Global N6-methyladenosine RNA profiling reveals CSF1R as a target of METTL14 in non-small cell lung cancer [meRIP-seq]
该数据集为GSE179657系列,基于meRIP-seq高通量测序对非小细胞肺癌患者的N6-甲基腺苷(m6A)RNA修饰进行全局谱分析,获得m6A RNA修饰图谱及差异甲基化RNA,并聚焦RNA甲基转移酶METTL14,研究其临床意义与功能,揭示CSF1R为METTL14的靶点。数据包含1个文件(GSE179657_series_matrix.txt.gz),可用于肺癌m6A修饰及METTL14功能与靶点研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 07 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):非小细胞肺癌(NSCLC)是一种常见的肺癌类型,以预后差为特征。N6-甲基腺苷(m6A)已成为RNA最重要的修饰之一,据报道m6A修饰酶METTL14在多种癌症类型中发挥关键作用。然而,关于METTL14在肺癌中的研究数量有限,且仍缺乏对METTL14在NSCLC中的功能、临床意义和靶点的系统研究。在此,我们首先对非小细胞肺癌患者进行了全面的N6-甲基腺苷谱分析,获得了非小细胞肺癌患者的m6A RNA修饰图谱和差异甲基化RNA。然后我们聚焦RNA甲基转移酶METTL14,研究了其在NSCLC中的临床意义和功能。结果,METTL14与分化和M的临床病理参数相关
【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:GPL21290、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179657
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 02 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
非小细胞肺癌(NSCLC)是一种常见的肺癌类型,以预后不良为特征。N6-甲基腺苷(m6A)成为RNA最重要的修饰之一,据报道m6A修饰酶METTL14在多种癌症类型中发挥关键作用。然而,关于METTL14在肺癌中的研究数量有限,且仍缺乏对METTL14在NSCLC中的功能、临床意义及靶点的系统性研究。在此,我们首先对非小细胞肺癌患者进行了全面的N6-甲基腺苷图谱分析,获得了非小细胞肺癌患者的m6A RNA修饰图谱及差异甲基化RNA。随后我们聚焦于RNA甲基转移酶METTL14,研究了其在NSCLC中的临床意义和功能。结果发现,METTL14与分化程度和M分期的临床病理参数相关。此外,METTL14在体外促进NSCLC生长、诱导细胞死亡,并增强细胞迁移和侵袭能力。最后,为鉴定METTL14的潜在靶点,我们进行了RNA测序、METTL14 RIP测序和METTL14 MeRIP测序。
共鉴定出5个基因,包括4个蛋白编码基因(PPIEL、AKR1C1、SARS2和CSF1R)和1个lncRNA ASAP1-IT2。经TCGA数据集验证后,集落刺激因子1受体(CSF1R)与METTL14呈显著正相关,推测其为肺癌中METTL14的靶基因。总之,本研究揭示了m6A RNA修饰图谱,并阐明了METTL14在NSCLC中的临床意义、体外功能及分子靶点CSF1R。
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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