整合多组学鉴定AP-1转录因子作为非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的可靶向介质[RNA_SEQ_HCC827 OsiR]
该数据集来自NCBI GEO,包含HCC827奥希替尼耐药细胞的RNA测序表达谱数据,用于研究非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的非遗传机制
![GSE278222: Integrative multi-omics identifies AP-1 transcription factor as a targetable mediator of acquired osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [RNA_SEQ_HCC827 OsiR]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141595.jpg)
基本信息
资源简介
整合多组学鉴定AP-1转录因子作为非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的可靶向介质[RNA_SEQ_HCC827 OsiR]
Integrative multi-omics identifies AP-1 transcription factor as a targetable mediator of acquired osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [RNA_SEQ_HCC827 OsiR]
该数据集来自NCBI GEO,包含HCC827奥希替尼耐药细胞的RNA测序表达谱数据,用于研究非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的非遗传机制。数据覆盖药物敏感与耐药EGFR突变细胞之间的转录组差异,结合多组学方法可分析表观遗传调控与转录变化的一致性,并支持基于CRISPR的功能基因组筛选验证关键调控网络。适用于耐药机制探索、差异表达分析及潜在靶点识别等研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):奥希替尼是第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI),已显著改变EGFR突变NSCLC患者的治疗格局。然而,该疗法的长期成功常因获得性耐药的出现而受损,非遗传机制日益被认为是关键因素。在此,我们利用多组学方法分析药物敏感与耐药EGFR突变细胞之间的全基因组染色质可及性和转录景观。我们的发现揭示了表观遗传调控组与转录组变化之间的高度一致性,这些变化表征了奥希替尼耐药状态。利用基于CRISPR的靶向表观遗传调控因子和转录因子的功能基因组筛选,我们揭示了一个关键调控网络,其以NuRD和PRC2复合体的关键成员为特征,介导耐药。Most cri
【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=GSE278222
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
奥希替尼作为第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI),已显著改变了EGFR突变型非小细胞肺癌(NSCLC)患者的治疗格局。然而,该疗法的长期疗效常因获得性耐药的出现而受限,其中非遗传机制日益被认为是关键因素。本研究采用多组学方法,对药物敏感与耐药的EGFR突变细胞进行全基因组染色质可及性和转录景观分析。研究结果显示,表观遗传调控组与转录组变化在刻画奥希替尼耐药状态方面高度一致。通过基于CRISPR的功能基因组筛选靶向表观遗传调控因子和转录因子,我们揭示了一个关键调控网络,其核心成员为介导耐药的NuRD和PRC2复合体的关键组分。最为关键的是,我们的筛选鉴定出该网络中AP-1转录因子的两个亚基FOSL1和JUN为最显著的命中靶点。
在机制层面,我们证明在耐药状态下染色质可及性发生改变的顺式调控元件富集了同源AP-1结合基序,使AP-1能够编排一个支撑可成药MEK/ERK信号轴的基因表达程序,可能增强耐药细胞的细胞活力和适应性。重要的是,通过抑制AKT和ERK信号,AP-1的基因敲低或药理学抑制可恢复细胞和分子敏感性,并在抗EGFR再挑战时逆转耐药相关表型,如上皮-间质转化。这些发现为EGFR突变NSCLC中奥希替尼耐药的表观遗传和转录调控提供了新见解,突出AP-1作为耐药相关标志的可靶向脆弱点,并为开发耐药逆转策略提供了有前景的途径。
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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