Nono通过介导Gadd45b诱导刺激DNA损伤应答[RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为Nono通过介导Gadd45b诱导刺激DNA损伤应答的RNA-seq研究,属于肿瘤/肺癌分类

geo
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时间序列分类GPL3017210090
GSE250301: Nono stimulates the DNA damage response by mediating the induction of Gadd45b [RNA-seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

Nono通过介导Gadd45b诱导刺激DNA损伤应答[RNA-seq]

Nono stimulates the DNA damage response by mediating the induction of Gadd45b [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为Nono通过介导Gadd45b诱导刺激DNA损伤应答的RNA-seq研究,属于肿瘤/肺癌分类。数据基于小鼠肺癌模型KP(KRasG12D, Trp53-/-)细胞,探究Nono缺失对依托泊苷诱导DNA双链断裂应答的影响。文件数量为1,样例为GSE250301_series_matrix.txt.gz,可用于分析Nono缺失背景下基因表达变化及DNA损伤应答相关通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RNA结合蛋白(RBP)在癌症中经常失调,并成为DNA损伤应答(DDR)的效应因子。含非POU结构域的八聚体结合蛋白NONO/p54nrb是一种多功能RBP,在未受扰动的细胞中调节mRNA的生成和加工,但也促进DNA双链断裂(DSB)的修复。在此,我们研究Nono缺失在鼠源细胞肺癌模型KP(KRasG12D, Trp53-/-)中的影响。我们显示Nono的缺失损害对拓扑异构酶-II抑制剂依托泊苷诱导的DSB的应答。Nono缺陷的KP(KPN)细胞表现出DSB信号传导的持续激活和DSB数量的增加。DDR的缺陷伴随RNAPII启动子占据减少、DNA-RNA杂交体(R环)水平升高以及DDR因子生长停滞和DNA损伤诱导的诱导减弱

【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:GPL30172、10090。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=GSE250301

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

RNA结合蛋白(RBPs)在癌症中经常失调,并作为DNA损伤反应(DDR)的效应分子出现。含非POU结构域的八聚体结合蛋白NONO/p54nrb是一种多功能RBP,在未受扰动的细胞中调节mRNA的生成和加工,但也促进DNA双链断裂(DSBs)的修复。在此,我们研究了在小鼠细胞肺癌模型KP(KRasG12D,Trp53-/-)中Nono缺失的影响。我们发现Nono的缺失损害了对拓扑异构酶-II抑制剂依托泊苷诱导的DSBs的反应。Nono缺陷的KP(KPN)细胞表现出DSB信号传导的持续激活和DSBs数量的增加。DDR中的缺陷伴随着RNAPII启动子占据减少、DNA-RNA杂交体(R环)水平升高以及DDR因子生长停滞和DNA损伤诱导型beta(Gadd45b)诱导减弱。我们的数据表明,Nono介导的DDR与RNA代谢之间的基因组保护性串扰。

我们的数据将Gadd45b定性为推测的Nono依赖性DDR效应器,并提示Nono通过诱导Gadd45b介导DDR与RNA代谢之间的基因组保护性交流。

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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