新型转录因子BTNL9通过细胞周期调控增强非小细胞肺癌的肿瘤抑制与药物敏感性 [RNA-seq]

研究聚焦BTNL9通过细胞周期调控增强肿瘤抑制与药物敏感性的功能,涉及同源二聚化、核质定位及ChIP-seq鉴定的9709个基因组关联区域

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基因组预测GPL216979606
GSE242319: Novel transcription factor BTNL9 enhances tumor suppression and drug sensitivity in non-small cell lung cancer through cell cycle regulation [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

新型转录因子BTNL9通过细胞周期调控增强非小细胞肺癌的肿瘤抑制与药物敏感性 [RNA-seq]

Novel transcription factor BTNL9 enhances tumor suppression and drug sensitivity in non-small cell lung cancer through cell cycle regulation [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含非小细胞肺癌中新型转录因子BTNL9的RNA-seq表达谱数据,共1个文件(GSE242319_series_matrix.txt.gz)。研究聚焦BTNL9通过细胞周期调控增强肿瘤抑制与药物敏感性的功能,涉及同源二聚化、核质定位及ChIP-seq鉴定的9709个基因组关联区域。数据可用于探索BTNL9作为非经典转录调控因子在NSCLC中的表达模式、靶基因预测及药物反应机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Butyrophilin-like 9 (BTNL9) 是免疫球蛋白超家族成员,含有一个bZIP样结构域,其在癌症中的作用尚不明确。在此,我们将BTNL9鉴定为非经典转录调控因子,并研究其在非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的功能。卷曲螺旋预测、非变性PAGE和共免疫沉淀证明BTNL9通过其bZIP样区域形成同源二聚体,而亚细胞分级分离和免疫荧光证实其存在于细胞核和细胞质中。染色质免疫沉淀测序 (ChIP-seq) 分析鉴定出9709个BTNL9相关基因组区域,包括转录起始位点附近的位点,并富集一个胞嘧啶富集基序。染色质关联反映的是直接DNA结合还是间接共调控相互作用仍有待实验证实。整合的转录组和蛋白质分析

【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:GPL21697、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=GSE242319

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 202,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

类butyrophilin蛋白9(BTNL9)是免疫球蛋白超家族的一员,含有一个类bZIP结构域,其在癌症中的作用尚不明确。在此,我们将BTNL9鉴定为一种非经典转录调控因子,并研究其在非小细胞肺癌(NSCLC)中的功能。卷曲螺旋预测、非变性PAGE和免疫共沉淀实验表明,BTNL9通过其类bZIP区域形成同源二聚体,而亚细胞分级分离和免疫荧光则证实其同时存在于细胞核和细胞质中。染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)分析鉴定出9709个BTNL9相关基因组区域,包括转录起始位点附近的位点,并富集含胞嘧啶的基序。染色质结合反映的是直接DNA结合还是间接共调控相互作用,仍有待实验证实。转录组与蛋白质联合分析显示,BTNL9过表达抑制参与细胞周期进程和DNA复制的基因,同时激活一部分p53相关通路。

功能实验一致表明,BTNL9表达增加可诱导细胞周期阻滞,抑制增殖和克隆形成能力,并在异种移植模型中抑制肿瘤生长。此外,细胞毒性实验显示,BTNL9表达增加增强了对硼替佐米的敏感性,而对依托泊苷反应的影响则具有背景依赖性。对公开临床数据集的分析进一步显示,在NSCLC中,BTNL9低表达与晚期肿瘤分期、缓解率降低及较差的生存结局相关。这些发现表明,BTNL9是一种非经典抑癌转录调控因子,在NSCLC中具有潜在的生物标志物相关性。

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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