全基因组筛选解析DLBCL中CC-122耐药机制
研究在DLBCL细胞系SU-DHL-4中进行全基因组CRISPR/Cas9正选择筛选,以识别调控CC-122应答的基因,并在6个DLBCL细胞系中开展后续机制验证

基本信息
资源简介
全基因组筛选解析DLBCL中CC-122耐药机制
Deciphering the Mechanisms of CC-122 Resistance in DLBCL via a Genome-Wide Screen
该数据集来自NCBI GEO,标题为Deciphering the Mechanisms of CC-122 Resistance in DLBCL via a Genome-Wide Screen,包含1个文件GSE158303_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱(GPL20301,人9606)。研究在DLBCL细胞系SU-DHL-4中进行全基因组CRISPR/Cas9正选择筛选,以识别调控CC-122应答的基因,并在6个DLBCL细胞系中开展后续机制验证。数据可用于探索CC-122耐药相关基因及信号网络(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CC-122是一种下一代cereblon E3连接酶调节剂,在复发或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤(R/R DLBCL)患者中已显示出有希望的临床疗效。在机制上,CC-122诱导IKZF1/3降解,导致T细胞活化并在DLBCL中产生强烈的细胞自主杀伤作用。在此,我们报告了在DLBCL细胞系SU-DHL-4中对CC-122进行的全基因组CRISPR/Cas9正选择筛选,并在6个DLBCL细胞系中进行了后续机制表征,以识别调控对CC-122应答的基因。排名靠前的CC-122耐药基因不仅编码CUL4-DDB1-RBX1-CRBN E3泛素连接酶复合物的明确成员或调节因子,还编码若干信号和转录网络的关键组分,这些组分此前未被证明可调节对其他cereblon调节剂的应答。CYLD、NFKBIA、TRAF2或TRA的敲除
【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:GPL20301、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=GSE158303
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 20 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
CC-122是一种新一代cereblon E3连接酶调节剂,在复发或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤(R/R DLBCL)患者中已显示出有前景的临床疗效。在机制上,CC-122诱导IKZF1/3降解,从而导致T细胞活化以及在DLBCL中强效的细胞自主性杀伤。在此,我们报告了在DLBCL细胞系SU-DHL-4中针对CC-122开展的全基因组CRISPR/Cas9正向选择筛选,并在6个DLBCL细胞系中进行后续机制表征,以鉴定调控对CC-122应答的基因。排名最靠前的CC-122耐药基因不仅编码CUL4-DDB1-RBX1-CRBN E3泛素连接酶复合物的已知成员或调控因子,还编码若干信号传导和转录网络的关键组分,而这些组分此前未被证明可调节对其他cereblon调节剂的应答。敲除CYLD、NFKBIA、TRAF2或TRAF3会诱导经典和/或非经典NF-κB通路的过度激活,并随后在6个DLBCL细胞系中的5个中减弱CC-122诱导的细胞凋亡。
KCTD5作为CUL3-RBX1-KCTD5泛素连接酶复合物的底物受体,其耗竭可促进其同源底物GNG5的稳定,从而导致HT、SU-DHL-4和WSU-DLCL2细胞对CC-122产生耐药性。此外,敲除AMBRA1可使SU-DHL-4和U-2932细胞对CC-122产生耐药性,而敲除RFX7则仅使SU-DHL-4细胞产生耐药性。本研究揭示的DLBCL细胞系中CC-122耐药的普遍性及细胞系特异性机制,精准定位了可能与患者临床耐药相关的基因变异,并有助于开发生物标志物策略以进行患者分层,从而可能改善CC-122治疗R/R DLBCL的临床结局。
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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