EZH2抑制剂SHR2554与HDAC抑制剂西达本胺通过ORC1减少DNA复制在弥漫大B细胞淋巴瘤中的协同抗肿瘤活性

该数据集来自NCBI GEO(GSE179792),包含弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中EZH2抑制剂SHR2554与HDAC抑制剂西达本胺协同抗肿瘤机制的高通量测序表达谱数据

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GSE179792: The synergistic anti-tumor activity of EZH2 inhibitor SHR2554 and HDAC inhibitor chidamide through ORC1 reduction of DNA replication process in diffuse large B cell lymphoma

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

EZH2抑制剂SHR2554与HDAC抑制剂西达本胺通过ORC1减少DNA复制在弥漫大B细胞淋巴瘤中的协同抗肿瘤活性

The synergistic anti-tumor activity of EZH2 inhibitor SHR2554 and HDAC inhibitor chidamide through ORC1 reduction of DNA replication process in diffuse large B cell lymphoma

该数据集来自NCBI GEO(GSE179792),包含弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中EZH2抑制剂SHR2554与HDAC抑制剂西达本胺协同抗肿瘤机制的高通量测序表达谱数据。研究通过RNA-seq评估转录组变化,结合细胞增殖、周期、凋亡实验及CDX/PDX模型验证联合效果,揭示ORC1减少影响DNA复制过程。数据可用于探索DLBCL的联合用药机制、筛选差异表达基因及构建疗效预测模型(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:EZH2过表达或体细胞杂合突变诱导的H3K27me3上调与淋巴瘤发生有关。已证明几种EZH2靶向药物在EZH2突变B细胞淋巴瘤患者中具有显著治疗效果。在此,我们提出一种新型高选择性EZH2抑制剂SHR2554及其在弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中的可能联合策略;方法:通过Cell Titer-Glo发光细胞活力测定和流式细胞术分析细胞增殖、周期和凋亡。Western Blot用于检测相关信号通路中的调节蛋白酶,并进行RNA-seq以评估转录组变化。最后,使用CDX和PDX模型评估联合用药在体内的协同抗肿瘤作用;结果:新型EZH2抑制剂SHR2554可抑制增殖,诱导G1期阻滞在

【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:GPL20795、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=GSE179792

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

背景:EZH2过表达或体细胞杂合突变诱导的H3K27me3上调与淋巴瘤发生有关。已有研究表明,多种EZH2靶向药物在EZH2突变型B细胞淋巴瘤患者中具有显著的治疗效果。本文介绍一种新型高选择性EZH2抑制剂SHR2554及其在弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中的潜在联合治疗策略;方法:采用Cell Titer-Glo发光法细胞活力检测和流式细胞术分析细胞增殖、周期和凋亡。采用Western Blot检测相关信号通路中的调控蛋白酶,并进行RNA-seq以评估转录组变化。最后,采用CDX和PDX模型评估联合用药在体内的协同抗肿瘤作用;结果:新型EZH2抑制剂SHR2554可抑制EZH2突变型DLBCL细胞系的增殖,并诱导G1期阻滞。EZH2抑制剂SHR2554与组蛋白去乙酰化酶(HDAC)抑制剂西达本胺(以下简称HBI8000)联合使用,在体外和体内均表现出协同抗增殖活性。

基因表达谱分析显示,联合治疗对DNA复制过程具有显著抑制作用;结论:SHR2554作为一种强效高选择性的EZH2小分子抑制剂,在体外和体内对EZH2突变型DLBCL具有更显著的抑制作用。HDAC抑制剂HBI8000与EZH2抑制剂SHR2554联合应用,在突变型和野生型DLBCL中均表现出显著的抗肿瘤活性,可能成为治疗DLBCL患者的潜在治疗方式。

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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