PRMT5作为自发犬非霍奇金淋巴瘤候选治疗靶点的验证[芯片]
该数据集来自NCBI GEO,聚焦PRMT5在自发犬非霍奇金淋巴瘤中的治疗靶点验证。研究利用组织微阵列分析PRMT5在犬淋巴瘤中的表达模式并与组织学亚型关联,在三种犬淋巴瘤细胞系及原代淋巴结活检中刻画表达,并展示PRMT5抑制以时间和剂量依赖方式抑制生长、诱导凋亡,同时选择性降低SDMA和H4R3m
![GSE155599: Validation of protein arginine methyltransferase 5 (PRMT5) as a candidate therapeutic target in the spontaneous canine model of non-Hodgkin lymphoma [array]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/162493.jpg)
基本信息
资源简介
PRMT5作为自发犬非霍奇金淋巴瘤候选治疗靶点的验证[芯片]
Validation of protein arginine methyltransferase 5 (PRMT5) as a candidate therapeutic target in the spontaneous canine model of non-Hodgkin lymphoma [array]
该数据集来自NCBI GEO,聚焦PRMT5在自发犬非霍奇金淋巴瘤中的治疗靶点验证。研究利用组织微阵列分析PRMT5在犬淋巴瘤中的表达模式并与组织学亚型关联,在三种犬淋巴瘤细胞系及原代淋巴结活检中刻画表达,并展示PRMT5抑制以时间和剂量依赖方式抑制生长、诱导凋亡,同时选择性降低SDMA和H4R3me2s全局标记。还通过ATAC测序和通路富集分析染色质可及性变化,并用基因表达微阵列分析全转录组变化。数据含1个文件,可用于淋巴瘤分子分型与靶点研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在犬淋巴瘤中靶向PRMT5:我们利用组织微阵列表征了PRMT5在犬淋巴瘤中的表达模式,并将其与组织学亚型相关联。我们在三种犬淋巴瘤衍生细胞系和原代淋巴结活检中表征了PRMT5的表达。我们已证明,抑制PRMT5以时间和剂量依赖的方式导致犬淋巴瘤细胞系和原代犬淋巴瘤细胞的生长抑制和凋亡诱导,同时选择性降低对称二甲基精氨酸(SDMA)和组蛋白H4精氨酸3对称二甲基化的全局标记。我们进行了ATAC测序和通路富集分析,以表征PRMT5抑制后染色质可及性的全基因组变化。我们进行了基因表达微阵列和通路分析,以表征犬淋巴瘤细胞中全转录组变化。
【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:Expression profiling by array、GPL17403、9615。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=GSE155599
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 03 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
靶向犬淋巴瘤中的PRMT5:我们利用组织微阵列表征了PRMT5在犬淋巴瘤中的表达模式,并将其与组织学亚型进行关联。我们在三种犬淋巴瘤来源的细胞系和原代淋巴结活检样本中表征了PRMT5的表达。我们已证明,抑制PRMT5能够以时间和剂量依赖的方式导致犬淋巴瘤细胞系及原代犬淋巴瘤细胞生长抑制和凋亡诱导,同时选择性降低对称二甲基精氨酸(SDMA)和组蛋白H4精氨酸3对称二甲基化的整体标志物水平。我们进行了ATAC测序及通路富集分析,以表征PRMT5抑制后染色质可及性的全基因组变化。我们进行了基因表达微阵列及通路分析,以表征经PRMT5抑制剂处理的犬淋巴瘤细胞系的全转录组变化。本研究验证了PRMT5作为犬淋巴瘤有前景的治疗靶点,并支持继续使用自发发生的犬淋巴瘤模型进行PRMT5抑制剂治疗人类NHL的临床前开发。
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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