LSD1抑制剂TAS1440通过转录重编程破坏INSM1-LSD1复合物激活神经内分泌SCLC抑瘤通路
该数据集来自NCBI GEO,聚焦小细胞肺癌(SCLC)中LSD1抑制剂TAS1440的作用机制。数据通过高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,涉及人类样本(9606)与平台GPL24676,包含1个文件GSE272003_series_matrix.txt.gz

基本信息
资源简介
LSD1抑制剂TAS1440通过转录重编程破坏INSM1-LSD1复合物激活神经内分泌SCLC抑瘤通路
LSD1 inhibitor, TAS1440, disrupts INSM1-LSD1 complex activating tumor-suppressive pathways via transcriptional reprogramming in neuroendocrine SCLC
该数据集来自NCBI GEO,聚焦小细胞肺癌(SCLC)中LSD1抑制剂TAS1440的作用机制。数据通过高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,涉及人类样本(9606)与平台GPL24676,包含1个文件GSE272003_series_matrix.txt.gz。可用于研究TAS1440破坏INSM1-LSD1复合物、抑制LSD1活性并激活NOTCH/TGF-β等抑瘤通路、诱导神经内分泌SCLC细胞分化与增殖抑制的转录调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)具有侵袭性且治疗选择有限,需要新的疗法。赖氨酸特异性组蛋白去甲基化酶1A(LSD1)通过抑制NOTCH/TGF-β信号维持神经内分泌状态;这些信号的重新激活可抑制增殖并诱导分化。然而,LSD1抑制的机制及化疗耐药性仍不清楚。在此,我们利用基于结构的工程化改造开发了TAS1440,一种组蛋白H3竞争性LSD1抑制剂,以提高特异性并减少脱靶效应。与靶向黄素腺嘌呤二核苷酸位点的不可逆抑制剂不同,TAS1440以非共价方式靶向H3结合口袋,从而提高安全性和疗效。TAS1440抑制INSM1/ASCL1高表达的SCLC-A细胞增殖,并在异种移植瘤中诱导肿瘤消退。TAS1440通过双重机制发挥作用:抑制LSD1活性并破坏LSD1抑制性复合物,r
【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=GSE272003
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 21 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
小细胞肺癌(SCLC)具有侵袭性,治疗选择有限,亟需新的疗法。赖氨酸特异性组蛋白去甲基化酶1A(LSD1)通过抑制NOTCH/TGF-β信号通路维持神经内分泌状态;这些信号通路的重新激活可抑制增殖并诱导分化。然而,LSD1抑制的机制及化疗耐药机制仍不清楚。在此,我们利用基于结构的工程化设计开发了TAS1440,一种组蛋白H3竞争性LSD1抑制剂,以提高特异性并减少脱靶效应。与靶向黄素腺嘌呤二核苷酸位点的不可逆抑制剂不同,TAS1440以非共价方式靶向H3结合口袋,从而增强安全性和疗效。TAS1440抑制INSM1/ASCL1高表达的SCLC-A细胞增殖,并在异种移植瘤中诱导肿瘤消退。TAS1440通过双重机制发挥作用:抑制LSD1活性并破坏LSD1抑制性复合物,重塑组蛋白修饰并激活转录因子INSM1和SMAD2。这些作用重编程了肿瘤抑制性的TGF-β/NOTCH信号通路,支持TAS1440作为SCLC的表观遗传疗法。
LSD1酶活性的丧失或INSM1的敲除消除了TAS1440的效果,明确了其作用模式和化疗耐药性。这些发现支持TAS1440作为针对INSM1高表达SCLC-A的下一代表观遗传治疗候选药物。
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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