USP22去泛素化酶缺失介导小细胞肺癌化疗耐药 [CUT&Tag]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 USP22 去泛素化酶缺失介导小细胞肺癌化疗耐药,采用 CUT&Tag 技术进行基因组结合/占据谱分析

geo
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基因组预测GPL301739606
GSE296258: Loss of the USP22 deubiquitylase confers resistance to chemotherapy in small cell lung cancer [CUT&Tag]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

USP22去泛素化酶缺失介导小细胞肺癌化疗耐药 [CUT&Tag]

Loss of the USP22 deubiquitylase confers resistance to chemotherapy in small cell lung cancer [CUT&Tag]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 USP22 去泛素化酶缺失介导小细胞肺癌化疗耐药,采用 CUT&Tag 技术进行基因组结合/占据谱分析。数据基于高通量测序,包含 1 个文件(GSE296258_series_matrix.txt.gz),物种为人类(9606),平台为 GPL30173。该数据可用于研究 USP22 缺失如何通过改变组蛋白修饰影响基因表达,进而探索小细胞肺癌化疗耐药的表观遗传机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)对细胞毒性化疗反应极好。然而,复发伴随化疗耐药疾病的出现是迅速的,并伴有不良的治疗结果。为了解 SCLC 化疗耐药的遗传基础,我们对患者来源异种移植(PDX)模型应用了体内 CRISPR 缺失筛选。筛选的主要命中包括编码转录共激活因子 SAGA(Spt-Ada-Gcn5 乙酰转移酶)复合体组分的基因。我们证明,SAGA 去泛素化酶 USP22 的缺失在两个化疗敏感 PDX 模型中赋予顺铂/依托泊苷耐药性,而在一个携带 USP22 纯合截短突变的 PDX 模型中恢复表达可使肿瘤对化疗重新敏感。USP22 缺失增加了编码神经元分化关键调控因子的基因中基因体组蛋白 H2A-K119 单泛素化,并抑制了神经……

【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:GPL30173、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=GSE296258

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 08 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

小细胞肺癌(SCLC)对细胞毒性化疗反应极佳。然而,化疗耐药性疾病的出现导致快速复发,并伴随不良的治疗结局。为了解SCLC化疗耐药的遗传基础,我们对患者来源异种移植(PDX)模型应用了体内CRISPR缺失筛选。筛选的主要命中基因包括编码转录共激活因子SAGA(Spt-Ada-Gcn5乙酰转移酶)复合体组分的基因。我们证明,在两个化疗敏感的PDX模型中,SAGA去泛素化酶USP22的缺失赋予了对顺铂/依托泊苷的耐药性,而在携带USP22纯合截短突变的PDX模型中恢复其表达可使肿瘤对化疗重新敏感。USP22缺失增加了编码神经元分化关键调控因子的基因中基因体组蛋白H2A-K119单泛素化,并抑制了神经和神经内分泌基因表达,包括ASCL1的靶基因。USP22缺失后的化疗耐药反映了DNA损伤驱动的磷酸化事件和细胞凋亡的减弱,同时伴有糖酵解和缺氧相关基因表达的增加。

糖酵解程序上调可能反映了一种可靶向的脆弱性,因为抑制GLUT1可使USP22缺失肿瘤对化疗重新敏感。

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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