肿瘤细胞聚集通过调控H3K36组蛋白去甲基化酶KDM2A增强转移能力 [ChIP-Seq]

该数据集为GSE316752的ChIP-Seq数据,来源于非小细胞肺癌模型,研究肿瘤细胞聚集如何通过调控H3K36组蛋白去甲基化酶KDM2A增强转移能力

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基因组预测GPL216979606
GSE316752: Tumor Cell Clustering Enhances Metastatic Competence by Regulating the H3K36 Histone Demethylase KDM2A [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肿瘤细胞聚集通过调控H3K36组蛋白去甲基化酶KDM2A增强转移能力 [ChIP-Seq]

Tumor Cell Clustering Enhances Metastatic Competence by Regulating the H3K36 Histone Demethylase KDM2A [ChIP-Seq]

该数据集为GSE316752的ChIP-Seq数据,来源于非小细胞肺癌模型,研究肿瘤细胞聚集如何通过调控H3K36组蛋白去甲基化酶KDM2A增强转移能力。数据包含1个文件GSE316752_series_matrix.txt.gz,覆盖基因组结合/占据高通量测序图谱,可用于分析KDM2A在CpG岛富集启动子上的结合及其对H3K36单甲基化的维持作用,进而探索表观遗传机制与转移细胞簇适应性的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):播散的肿瘤细胞可通过细胞间黏附形成簇,从而增强其启动转移的能力。转移性细胞簇的特征是转录发生明显变化,提示表观遗传机制是其独特表型状态的基础。通过在非小细胞肺癌模型中进行功能性表观基因组研究,我们发现组蛋白H3赖氨酸36(H3K36)去甲基化酶KDM2A对转移性细胞簇的适应性具有差异性需求。这种对KDM2A的情境依赖性由肿瘤细胞间聚集所决定,后者特异性诱导KDM2A结合到富含CpG岛的启动子。在这些确定的基因组位点上,KDM2A维持H3K36单甲基化,后者优先与转录激活相关。KDM2A直接靶向氧化磷酸化基因,且KDM2A活性对于最佳线粒体

【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:GPL21697、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=GSE316752

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316752

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    • 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

播散性肿瘤细胞可通过细胞间黏附形成细胞簇,从而增强其启动转移的能力。转移性细胞簇以转录层面的显著改变为特征,提示表观遗传机制是其独特表型状态的基础。通过在非小细胞肺癌模型中进行功能性表观基因组研究,我们发现组蛋白H3第36位赖氨酸(H3K36)去甲基化酶KDM2A对转移性细胞簇的适应性具有差异性需求。这种对KDM2A的情境依赖性由肿瘤细胞间聚集所决定,后者特异性诱导KDM2A结合至富含CpG岛的启动子。在这些特定的基因组位点,KDM2A维持H3K36单甲基化,而后者优先与转录激活相关。KDM2A直接靶向氧化磷酸化基因,且KDM2A活性是细胞簇中实现最佳线粒体呼吸和顶端细胞连接完整性所必需的。因此,抑制KDM2A可减少多个器官(包括脑)中的转移播种和定植。

这些发现揭示了一种染色质调控机制,通过同型细胞通讯指导播散肿瘤细胞的表观基因组,从而增强其转移能力。

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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