超级增强子介导的SMAD3-NR2F2-ID3转录复合物调控非小细胞肺癌Osimertinib耐药 [ChIP-seq]

数据用于分析超级增强子驱动的SMAD3、NR2F2、ID3转录复合物的基因组结合位点,揭示ID3作为转录共因子增强SMAD3与NR2F2的DNA结合亲和力,选择性激活EPAS1并促进神经内分泌分化、抑制铁死亡,从而维持耐药表型

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基因组分类GPL302099606
GSE308411: Super-enhancer–mediated SMAD3–NR2F2–ID3 transcriptional complex orchestrates Osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [ChIP-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

超级增强子介导的SMAD3-NR2F2-ID3转录复合物调控非小细胞肺癌Osimertinib耐药 [ChIP-seq]

Super-enhancer–mediated SMAD3–NR2F2–ID3 transcriptional complex orchestrates Osimertinib resistance in non-small cell lung cancer [ChIP-seq]

该数据集为GSE308411的ChIP-seq数据,来源于非小细胞肺癌Osimertinib耐药研究,包含1个文件GSE308411_series_matrix.txt.gz,物种为9606,平台为GPL30209。数据用于分析超级增强子驱动的SMAD3、NR2F2、ID3转录复合物的基因组结合位点,揭示ID3作为转录共因子增强SMAD3与NR2F2的DNA结合亲和力,选择性激活EPAS1并促进神经内分泌分化、抑制铁死亡,从而维持耐药表型。可用于研究耐药机制及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Osimertinib耐药仍是非小细胞肺癌(NSCLC)治疗中的主要挑战。在此,我们鉴定出一个由SMAD3、NR2F2和ID3组成的非常规超级增强子驱动的转录模块,其中ID3作为转录共因子维持耐药性。机制上,ID3直接与SMAD3和NR2F2相互作用,诱导构象重排,增强它们对增强子区域的DNA结合亲和力,从而提高转录活性。该ID3-SMAD3/NR2F2复合物选择性激活EPAS1,进而促进神经内分泌分化并抑制铁死亡,从而维持耐药表型。破坏该复合物可消除EPAS1表达并在临床前模型中恢复Osimertinib敏感性。我们的发现揭示了ID3作为转录共因子此前未被认识的作用,并h

【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:GPL30209、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=GSE308411

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 16 202,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

奥希替尼耐药仍然是非小细胞肺癌(NSCLC)治疗中的一大挑战。在此,我们鉴定出一个由非常规超级增强子驱动的转录模块,由SMAD3、NR2F2和ID3组成,其中ID3作为转录辅因子维持耐药性。在机制上,ID3直接与SMAD3和NR2F2相互作用,诱导构象重排,增强它们对增强子区域的DNA结合亲和力,从而提高转录活性。该ID3-SMAD3/NR2F2复合物选择性激活EPAS1,进而促进神经内分泌分化并抑制铁死亡,从而维持耐药表型。破坏该复合物可消除EPAS1表达,并在临床前模型中恢复奥希替尼敏感性。我们的发现揭示了ID3作为转录辅因子此前未被认识的作用,并强调超级增强子驱动的SMAD3–NR2F2–ID3–EPAS1轴是克服NSCLC中奥希替尼耐药的有前景的治疗靶点。

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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