HBO1与MLL1复合物协同抑癌的表观基因组调控因子功能图谱(bulk ATAC-seq)

该数据集来自NCBI GEO,包含1个bulk ATAC-seq样本矩阵文件,聚焦于致癌KRAS驱动的肺癌中表观遗传调控因子的功能筛选

geo
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基因组分类GPL1905710090
GSE281967: Functional mapping of epigenomic regulators uncovers coordinated tumor suppression by the HBO1 and MLL1 complexes [bullk ATAC-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

HBO1与MLL1复合物协同抑癌的表观基因组调控因子功能图谱(bulk ATAC-seq)

Functional mapping of epigenomic regulators uncovers coordinated tumor suppression by the HBO1 and MLL1 complexes [bullk ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个bulk ATAC-seq样本矩阵文件,聚焦于致癌KRAS驱动的肺癌中表观遗传调控因子的功能筛选。研究通过体内高通量方法筛选超过250个表观遗传调控因子,鉴定出HBO1和MLL1复合物是肺癌中最具影响力的抑癌表观遗传调控因子,并揭示二者在染色质可及性、谱系保真性和经典抑癌基因表达上的协同调控作用。数据可用于分析HBO1与MLL1复合物调控的染色质开放区域及肺癌表观遗传机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):表观遗传失调在癌症中广泛存在。然而,驱动癌症表型的具体表观遗传调控因子及其控制的过程仍知之甚少。我们采用一种新颖、可扩展且高通量的体内方法,在自体致癌KRAS驱动的肺肿瘤中对超过250个表观遗传调控因子进行迭代功能筛选。我们鉴定了许多先前未被认识的表观遗传抑癌基因和肿瘤依赖基因。我们证明,特定的HBO1复合物和MLL1复合物是肺癌中最具影响力的抑癌表观遗传调控因子。HBO1复合物产生的组蛋白修饰在人类肺腺癌中频繁降低。HBO1和MLL1复合物调控共享基因组区域的染色质可及性、谱系保真性和经典抑癌基因的表达。HBO1和MLL1复合物在……(源站描述在此处截断)

【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:GPL19057、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=GSE281967

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 05 202,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

表观遗传失调在癌症中普遍存在。然而,驱动癌症表型的具体表观遗传调控因子及其所控制的过程仍知之甚少。我们采用一种新颖、可扩展且高通量的体内方法,对自体致癌KRAS驱动的肺肿瘤中超过250个表观遗传调控因子进行了迭代功能筛选。我们鉴定出许多此前未被认识的表观遗传抑癌基因和肿瘤依赖基因。我们发现,特定的HBO1复合物和MLL1复合物是肺癌中影响最大的抑癌表观遗传调控因子。HBO1复合物产生的组蛋白修饰在人肺腺癌中频繁降低。HBO1和MLL1复合物调控共享基因组区域的染色质可及性、谱系保真性以及经典抑癌基因的表达。HBO1和MLL1复合物在肺肿瘤发生中呈上位效应,且其功能相关性在人癌细胞系中保守。总之,这些结果提供了肺肿瘤发生体内表观遗传调控因子的表型路线图。

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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