UXS1缺失选择性耗竭嘧啶并诱导KEAP1突变肺癌复制应激的RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,聚焦KEAP1突变非小细胞肺癌中UXS1缺失后的转录组变化

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE305124: Loss of UXS1 Selectively Depletes Pyrimidines and Induces Replication Stress in KEAP1-Mutant Lung Cancer [RNA-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

UXS1缺失选择性耗竭嘧啶并诱导KEAP1突变肺癌复制应激的RNA-seq数据集

Loss of UXS1 Selectively Depletes Pyrimidines and Induces Replication Stress in KEAP1-Mutant Lung Cancer [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,聚焦KEAP1突变非小细胞肺癌中UXS1缺失后的转录组变化。源站描述显示,研究通过合成致死筛选发现KEAP1突变细胞依赖UXS1,敲低UXS1后UDP-木糖耗竭、UDP-GlcA在突变型中积累更多,进而减慢S期进程并停滞DNA复制叉。数据可用于分析KEAP1突变肺癌的基因表达特征、嘧啶代谢与复制应激相关通路,以及筛选潜在合成致死靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Kelch样ECH相关蛋白1(KEAP1)是非小细胞肺癌(NSCLC)中第三常见突变基因,并与不良预后相关。在此,我们研究了KEAP1突变癌细胞中的合成致死相互作用基因,并鉴定出对UDP木糖合酶1(UXS1)的依赖性,该酶在蛋白聚糖合成途径中将UDP-葡萄糖醛酸(UDP-GlcA)转化为UDP-木糖。UDP葡萄糖脱氢酶(UGDH)是NRF2的转录靶标,可将UDP-葡萄糖转化为UDP-GlcA,在KEAP1突变肿瘤中高表达。敲低UXS1后,KEAP1突变型和野生型(WT)细胞中均出现UDP-木糖耗竭,而UDP-GlcA在KEAP1突变背景下积累程度更大。由此导致的可用UDP及其他嘧啶短缺减缓了S期进程并停滞了DNA复制叉标志,使细胞发生 prolonged

【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=GSE305124

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 09 202,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

Kelch样ECH相关蛋白1(KEAP1)是非小细胞肺癌(NSCLC)中第三大常见突变基因,且与不良预后相关。在本研究中,我们探究了KEAP1突变癌细胞中的合成致死相互作用基因,并鉴定出对UDP木糖合酶1(UXS1)的依赖性——该酶在蛋白聚糖合成途径中将UDP-葡萄糖醛酸(UDP-GlcA)转化为UDP-木糖。UDP葡萄糖脱氢酶(UGDH)是NRF2的转录靶标,可将UDP-葡萄糖转化为UDP-GlcA,其在KEAP1突变肿瘤中高表达。敲低UXS1后,KEAP1突变细胞和野生型(WT)细胞中均出现UDP-木糖耗竭,而UDP-GlcA在KEAP1突变背景下积累程度更高。由此导致的可用UDP及其他嘧啶短缺减缓了S期进程并阻滞了DNA复制叉标志,使细胞发生延长的细胞周期退出或凋亡。通过敲除UGDH以防止UDP-GlcA积累和UDP耗竭,可挽救细胞对UXS1的依赖性。UXS1耗竭细胞中的DNA复制应激使其对临床细胞周期检查点抑制剂敏感。

此外,CRISPR筛选实验鉴定出调节UXS1依赖性的基因。虽然肝脏中UGDH的正常组织表达最高,但肝脏中UXS1的敲除并未导致肝毒性。综上所述,这些数据表明UXS1是KEAP1突变肿瘤中的选择性依赖基因,且UXS1的缺失在KEAP1突变肿瘤中创造了额外的治疗可利用弱点。

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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