BRG1缺失在肺癌中频发并通过转录和表观遗传重编程转化肺上皮细胞

该数据集来自 NCBI GEO,围绕 BRG1 缺失在肺癌中的作用展开。研究利用 CRISPR 在多种非恶性、前恶性及恶性人肺上皮来源细胞系中构建 BRG1 敲除株,并与 BRG1 野生型同源对照比较,分析细胞生长、转录组、甲基化组及表观遗传治疗反应

geo
浏览 13
基因组分类GPL345109606
GSE307857: BRG1 loss is frequent in lung cancer and transforms lung epi-thelial cells via transcriptional and epigenetic reprograming

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

BRG1缺失在肺癌中频发并通过转录和表观遗传重编程转化肺上皮细胞

BRG1 loss is frequent in lung cancer and transforms lung epi-thelial cells via transcriptional and epigenetic reprograming

该数据集来自 NCBI GEO,围绕 BRG1 缺失在肺癌中的作用展开。研究利用 CRISPR 在多种非恶性、前恶性及恶性人肺上皮来源细胞系中构建 BRG1 敲除株,并与 BRG1 野生型同源对照比较,分析细胞生长、转录组、甲基化组及表观遗传治疗反应。数据包含甲基化谱检测,可用于探索 BRG1 缺失对肺上皮细胞转化及表观遗传重编程的影响,并支持肺癌发生机制与表观遗传治疗相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景/目的:BRG1 功能缺失(LOF)突变见于约 10% 的非小细胞肺癌(NSCLC),但其在肺肿瘤发生中的作用尚不清楚,本研究对此进行了探讨。方法:利用 CRISPR 从多种非恶性、前恶性和恶性人肺上皮来源细胞系中构建 BRG1 敲除(KO)株。采用标准体外和体内试验,将 BRG1-KO 对细胞生长、转录组、甲基化组和表观遗传治疗的影响与野生型(BRG1-WT)同源对照进行比较。结果:BRG1 蛋白在所有非/前恶性肺上皮细胞中表达,但在 47%(14/30)的 NSCLC 细胞系中缺失。BRG1-KO 和香烟烟雾(CS)暴露分别使人支气管上皮细胞系(HBECs)发生转化,表现为锚定非依赖性生长。BRG1-KO 和 CS 对转染敏感性产生相加至协同效应

【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:GPL34510、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=GSE307857

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 15 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307857

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

Background/Objectives: BRG1 loss-of-function (LOF) mutation is found in ~10% non-small cell lung cancer (NSCLC) but its role in lung tumorigenesis is unclear and investigated in this study. Methods: BRG1-knockout (KO) lines were generated from various non-malignant, pre-malignant, and malignant human lung epithelia-derived cell lines using CRISPR. Effects of BRG1-KO on cell growth, transcriptome, methylome, and epigenetic therapy were compared with wild-type (BRG1-WT) isogenic controls using standard in vitro and in vivo assays. Results: BRG1 protein was expressed in all non/pre-malignant lung epithelial cells but lost in 47% (14/30) of NSCLC cell lines. BRG1-KO and cigarette smoke (CS) exposure individually transformed human bronchial epithelial cell lines (HBECs) as evident by anchorage-independent growth. BRG1-KO and CS produced additive to synergistic effects on sensitivity to transformation that differed across HBECs. RNA-seq analysis revealed BRG1-KO significantly changed expression of over 8,500 genes on average impacting lung development, function, damage repair and cancer pathways including axonal guidance, pulmonary wound healing, and epithelial-to-mesenchymal transition (EMT). BRG1-KO also led to hypermethylation of >47,000 promoter CpGs within ~9,500 genes on average in different HBECs that included silencing of epithelial genes involved in EMT and tumor suppressor genes. BRG1-KO also moderately increased the in vitro and in vivo sensitivity of NSCLC cells to some epigenetic drugs. Conclusion: BRG1-LOF is frequent in NSCLC, can drive transformation of lung epithelial cells to acquire properties of premalignant cells indicating a potential role in lung cancer initiation, and sensitizes lung tumors to epigenetic therapy.

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案