HBO1与MLL1复合物协同抑癌的表观基因组调控因子体内功能图谱[Tuba-seqUltra]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE303387,聚焦肺癌中表观基因组调控因子的体内功能筛选。研究采用可扩展的高通量Tuba-seqUltra方法,在KRAS驱动的自发性肺肿瘤中对超过250个表观基因组调控因子进行迭代功能筛选,鉴定出多个肿瘤抑制基因和肿瘤依赖基因,并揭示HBO1与MLL1复合
![GSE303387: Functional mapping of epigenomic regulators uncovers coordinated tumor suppression by the HBO1 and MLL1 complexes [In vivo Tuba-seqUltra]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141427.jpg)
基本信息
资源简介
HBO1与MLL1复合物协同抑癌的表观基因组调控因子体内功能图谱[Tuba-seqUltra]
Functional mapping of epigenomic regulators uncovers coordinated tumor suppression by the HBO1 and MLL1 complexes [In vivo Tuba-seqUltra]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE303387,聚焦肺癌中表观基因组调控因子的体内功能筛选。研究采用可扩展的高通量Tuba-seqUltra方法,在KRAS驱动的自发性肺肿瘤中对超过250个表观基因组调控因子进行迭代功能筛选,鉴定出多个肿瘤抑制基因和肿瘤依赖基因,并揭示HBO1与MLL1复合物的协同抑癌作用。数据包含1个文件(GSE303387_series_matrix.txt.gz),可用于肺癌表观遗传调控机制研究与候选靶点分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):表观基因组失调在癌症中广泛存在。然而,驱动癌症表型的具体表观基因组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KRAS驱动的自发性肺肿瘤中对超过250个表观基因组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基因组肿瘤抑制基因和肿瘤依赖基因。我们证明特定的HBO1复合物和MLL1复合物是肺癌中强效的肿瘤抑制因子。HBO1复合物产生的组蛋白修饰在人肺腺癌中频繁减少,并与更差的临床特征相关。HBO1和MLL1复合物共占据共享的基因组区域,影响染色质可及性、经典肿瘤抑制基因的表达和谱系保真性。HBO1复合物是ep
【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:Other、GPL34290、562。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=GSE303387
【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:
数据说明
表观基因组失调在癌症中普遍存在。然而,驱动癌症表型的具体表观基因组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个表观基因组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基因组抑癌基因和肿瘤依赖基因。我们发现特定的HBO1复合物和MLL1复合物是肺癌中强效的抑癌因子。HBO1复合物产生的组蛋白修饰在人肺腺癌中频繁减少,并与更差的临床特征相关。HBO1和MLL1复合物共同占据共享的基因组区域,影响染色质可及性、经典抑癌基因的表达及谱系保真性。在肺腺癌发生过程中,HBO1复合物与MLL1复合物及其他抑癌基因存在上位性关系。
总体而言,这些结果揭示了HBO1和MLL1复合物是抑制肺腺癌发展的关键功能模块,并为肺肿瘤发生过程中表观基因组调控因子提供了体内表型路线图。
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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