A549细胞中flag(ETV4)全基因组靶向结合数据
该数据集为A549-shETV4细胞中转染flag-ETV4后使用flag抗体进行ChIP测序的全基因组染色质结合数据,用于确定ETV4在NSCLC细胞中的基因组靶向情况

基本信息
资源简介
A549细胞中flag(ETV4)全基因组靶向结合数据
The genome-wide targeting of flag (ETV4) in A549 cells
该数据集为A549-shETV4细胞中转染flag-ETV4后使用flag抗体进行ChIP测序的全基因组染色质结合数据,用于确定ETV4在NSCLC细胞中的基因组靶向情况。数据共鉴定出54389个ETV4结合峰,代表25708个基因(FC > 2),其中43.71%的峰富集于启动子区域。结果显示ETV4富集于wnt信号通路、MAPK信号通路、细胞周期和自噬等相关基因,可用于研究ETS家族转录因子在实体瘤发生中的分子机制及潜在治疗策略(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):ETS家族致癌转录因子正逐渐成为实体瘤肿瘤发生的关键介质。对这些因子所劫持的分子机制的新见解将为新型治疗策略铺平道路。我们此前已表明,ETV4是与NSCLC肿瘤进展和较差预后相关的主要ETS因子。为确定ETV4的全基因组染色质结合情况,我们在转染flag-ETV4的A549-shETV4细胞中使用flag抗体进行了染色质免疫沉淀(ChIP)测序研究。共鉴定出54389个ETV4结合峰,代表25708个基因(FC > 2),其中43.71%的峰富集于启动子区域。我们的ChIP-seq数据显示,ETV4富集于许多与wnt信号通路、MAPK信号通路、细胞周期和自噬等相关的基因中。
【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/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE228833
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 15 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
The ETS family of oncogenic TFs is emerging as crucial mediators of tumorigenesis in solid tumors. New insights into the molecular mechanisms hijacked by these factors will pave the way for novel therapeutic strategies. We have previously shown that ETV4 is the preponderant ETS factor that is associated with tumor progression and a worse prognosis in NSCLC. To determine the genome-wide chromatin binding of ETV4, we performed chromatin immunoprecipitation (ChIP)-sequencing studies in A549-shETV4 cells transfected with flag-ETV4 using flag antibody. In total, 54389 ETV4 binding peaks representing 25708 genes were identified (FC > 2), and 43.71% peaks were enriched in the promoter regions. Our ChIP-seq data showed that ETV4 is enriched in many genes that related with the wnt signaling pathway, MAPK signaling pathway, cell cycle, and autophagy, etc.
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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