非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的多组学整合研究:AP-1转录因子作为可靶向介导因子[RNA测序FOSL1和JUN敲除]
该数据集来自NCBI GEO,标题为整合多组学鉴定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,聚焦FOSL1和JUN敲除后的RNA测序表达谱
![GSE278409: Integrative multi-omics identifies AP-1 transcription factor as a targetable mediator of acquired osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [RNA_SEQ_FOSL1 and JUN KO]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141594.jpg)
基本信息
资源简介
非小细胞肺癌获得性奥希替尼耐药的多组学整合研究:AP-1转录因子作为可靶向介导因子[RNA测序FOSL1和JUN敲除]
Integrative multi-omics identifies AP-1 transcription factor as a targetable mediator of acquired osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [RNA_SEQ_FOSL1 and JUN KO]
该数据集来自NCBI GEO,标题为整合多组学鉴定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,聚焦FOSL1和JUN敲除后的RNA测序表达谱。数据包含1个文件GSE278409_series_matrix.txt.gz,物种为9606(人类),平台GPL34281,属于肿瘤/肺癌分类。可用于研究EGFR突变NSCLC对奥希替尼的获得性耐药机制,特别是AP-1转录因子及表观遗传调控网络的作用,支持差异表达与耐药相关通路分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 30 202。
【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,长期疗效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,这些变化是奥希替尼耐药状态的特征。通过基于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,其核心成员为介导耐药的NuRD和PRC2复合物。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:GPL34281、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=GSE278409
【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之间存在高度一致性,这些变化构成了奥希替尼耐药状态的特征。通过基于CRISPR的功能基因组学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,从而可能增强耐药细胞的细胞活力和适应性。重要的是,通过基因敲低或药理学抑制AP-1,可恢复细胞和分子层面的敏感性,并在抗EGFR再挑战时通过抑制AKT和ERK信号逆转耐药相关表型(如上皮-间质转化)。这些发现为EGFR突变型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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