小鼠NUP98-NSD1转化样本转录谱分析揭示NUP98-NSD1将H3K36甲基化与Hox-A基因激活及白血病发生相关联
该数据集为小鼠NUP98-NSD1转化样本的转录谱分析数据,来源于omicsdi.org,主题标签为Transcriptomics,本站分类为肿瘤/肺癌

基本信息
资源简介
小鼠NUP98-NSD1转化样本转录谱分析揭示NUP98-NSD1将H3K36甲基化与Hox-A基因激活及白血病发生相关联
该数据集为小鼠NUP98-NSD1转化样本的转录谱分析数据,来源于omicsdi.org,主题标签为Transcriptomics,本站分类为肿瘤/肺癌。源站描述指出,NSD1是哺乳动物组蛋白甲基转移酶家族的原型,在发育中必需,并在人类急性髓系白血病、过度生长综合征、多发性骨髓瘤和肺癌中发生突变;在AML中,复发性t(5;11)(q35;p15.5)易位将NSD1与核孔蛋白98融合。研究首次表征了NUP98-NSD1的转化特性和分子机制,证明其在体内诱导AML、在体外维持髓系干细胞自我更新,并强制表达HoxA7、HoxA9、HoxA10和Meis1原癌基因。该数据集可用于研究NUP98-NSD1介导的白血病发生机制及H3K36甲基化。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):核受体结合SET结构域蛋白1(NSD1)原型是哺乳动物组蛋白甲基转移酶家族(NSD1、NSD2/MMSET/WHSC1、NSD3/WHSC1L1),在发育中必需,并在人类急性髓系白血病(AML)、过度生长综合征、多发性骨髓瘤和肺癌中发生突变。在AML中,复发性t(5;11)(q35;p15.5)易位将NSD1与核孔蛋白98(NUP98)融合。在此,我们首次表征了NUP98-NSD1的转化特性和分子机制。我们证明NUP98-NSD1在体内诱导AML,在体外维持髓系干细胞的自我更新,并强制表达HoxA7、HoxA9、HoxA10和Meis1原癌基因。在机制上,NUP98-NSD1结合邻近HoxA7和HoxA9的基因组元件,维持组蛋白H3第36位赖氨酸(H3K36)甲基化和组蛋白乙酰化,并阻止EZH2介导的转录抑制
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-10071
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
核受体结合SET结构域蛋白1(NSD1)原型是一个哺乳动物组蛋白甲基转移酶家族(NSD1、NSD2/MMSET/WHSC1、NSD3/WHSC1L1),该家族在发育过程中至关重要,并在人类急性髓系白血病(AML)、过度生长综合征、多发性骨髓瘤和肺癌中发生突变。在AML中,复发性t(5;11)(q35;p15.5)易位将NSD1与核孔蛋白98(NUP98)融合。在此,我们首次对NUP98-NSD1的转化特性及分子机制进行了表征。我们证明NUP98-NSD1在体内诱导AML,在体外维持髓系干细胞自我更新,并强制表达HoxA7、HoxA9、HoxA10和Meis1原癌基因。在机制上,NUP98-NSD1结合邻近HoxA7和HoxA9的基因组元件,维持组蛋白H3第36位赖氨酸(H3K36)甲基化和组蛋白乙酰化,并在分化过程中阻止EZH2介导的Hox-A基因座转录抑制。删除NUP98 FG重复结构域,或NSD1中使H3K36甲基转移酶活性失活或阻止NUP98-NSD1与Hox-A基因座结合的突变,均阻碍了Hox-A基因激活和髓系祖细胞永生化。
我们提出,NUP98-NSD1通过在调控DNA元件上共定位H3K36甲基化和组蛋白乙酰化,阻止EZH2介导的对Hox-A位点基因的抑制。本报告首次将H3K36甲基化失调与肿瘤发生联系起来,并将NSD1与Hox-A位点的转录调控联系起来。实验总体设计:从体外培养的稳定转化祖细胞中提取总RNA,并使用Affymetrix GeneChip Mouse Genome 430 2.0阵列量化mRNA转录本表达水平,如前所述。GEO数据库登录号:对于由HoxA9永生化祖细胞(GSM190542、GSM190546、GSM190547);对于由共表达HoxA9加Meis1永生化祖细胞(GSM190548、GSM190549、GSM190550);对于由NUP98-NSD1永生化祖细胞(
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
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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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