EZH2抑制联合Ikaros降解在生发中心B细胞弥漫大B细胞淋巴瘤中的协同效应[ChIP-seq]
数据聚焦生发中心B细胞弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL),涉及EZH2抑制剂tazemetostat与降解IKZF1/IKZF3的来那度胺联合处理
![GSE152028: Combined inhibition of EZH2 and degradation of Ikaros has synergistic effects in germinal center B-cell diffuse large B-cell lymphoma [ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/162490.jpg)
基本信息
资源简介
EZH2抑制联合Ikaros降解在生发中心B细胞弥漫大B细胞淋巴瘤中的协同效应[ChIP-seq]
Combined inhibition of EZH2 and degradation of Ikaros has synergistic effects in germinal center B-cell diffuse large B-cell lymphoma [ChIP-seq]
该数据集为GSE152028的ChIP-seq部分,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE152028_series_matrix.txt.gz),主题为基因组结合/占据谱分析(高通量测序),物种为人(9606),平台为GPL18573。数据聚焦生发中心B细胞弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL),涉及EZH2抑制剂tazemetostat与降解IKZF1/IKZF3的来那度胺联合处理。可用于研究EZH2抑制与Ikaros降解在DLBCL中的协同作用机制及表观遗传调控(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为探索提高EZH2抑制剂治疗弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)临床疗效的治疗机会,在tazemetostat存在下进行了全基因组药物增敏CRISPR/Cas9筛选。我们发现IKZF1或IKZF3的缺失增强了tazemetostat对DLBCL的效力。用来那度胺(一种降解IKZF1和IKZF3的免疫调节药物)与tazemetostat联合处理细胞,重现了药物增敏筛选中观察到的效果。联合药物治疗在更广泛的DLBCL细胞系中显示出更高的协同效应,通过触发细胞周期阻滞或凋亡,且与EZH2突变状态无关。RNAseq分析显示干扰素信号和抗病毒免疫应答特征强烈上调。IRF7和DDX58等关键因子的基因表达高度i
【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE152028
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
为探索提高EZH2抑制剂治疗弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)临床疗效的治疗机会,在tazemetostat存在下进行了全基因组药物增敏CRISPR/Cas9筛选。我们发现IKZF1或IKZF3的缺失增强了tazemetostat对DLBCL的效力。用来那度胺(一种降解IKZF1和IKZF3的免疫调节药物)与tazemetostat联合处理细胞,重现了药物增敏筛选中观察到的效果。联合药物治疗在更广泛的DLBCL细胞系中显示出更高的协同效应,通过触发细胞周期阻滞或凋亡,无论EZH2突变状态如何。RNAseq分析显示干扰素信号和抗病毒免疫应答特征强烈上调。在来那度胺和tazemetostat处理的细胞中,IRF7和DDX58等关键因子的基因表达被高度诱导,同时ChIPseq和ChIP qPCR分析显示其启动子处H3K27乙酰化富集。
此外,转录组分析和免疫荧光染色显示,多种内源性逆转录病毒(ERVs)显著表达,且上调的ERV位点与EZH2突变淋巴瘤细胞系中明确的H3K27me3富集区域存在显著重叠。我们的数据强调了来那度胺与tazemetostat在调节表观遗传变化方面的协同相互作用,导致干扰素反应上调及ERVs去抑制,最终减缓GCB型DLBCL的生长。
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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