GSE222157:WDR5促进N-MYC在神经母细胞瘤细胞系中招募至保守基因靶点

该数据集来自NCBI GEO,包含神经母细胞瘤细胞系中N-MYC与WDR5在染色质上共定位的高通量测序数据,用于研究WDR5是否作为通用MYC招募因子

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基因组分类GPL185739606
GSE222157: WDR5 facilitates recruitment of N-MYC to conserved gene targets in neuroblastoma cell lines

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE222157:WDR5促进N-MYC在神经母细胞瘤细胞系中招募至保守基因靶点

WDR5 facilitates recruitment of N-MYC to conserved gene targets in neuroblastoma cell lines

该数据集来自NCBI GEO,包含神经母细胞瘤细胞系中N-MYC与WDR5在染色质上共定位的高通量测序数据,用于研究WDR5是否作为通用MYC招募因子。数据覆盖基因组结合/占据谱分析,可支持染色质结合位点识别与MYC家族功能研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):总体而言,MYC癌蛋白转录因子家族在超过一半的恶性肿瘤中过表达或失调。MYC蛋白进入染色质的能力是其在癌症中促进致癌基因表达程序的基础,而这一功能依赖于MYC与辅因子的相互作用。其中一个辅因子是染色质调节因子WDR5,在伯基特淋巴瘤模型中,它促进c-MYC蛋白招募至与蛋白质合成相关的特定靶基因的染色质上,从而允许肿瘤进展和维持。然而,在伯基特淋巴瘤之外,这些观察是否适用于其他癌症或MYC家族成员,以及WDR5是否可被视为“通用”的MYC招募因子,尚不清楚。在这里,我们聚焦于N-MYC扩增的神经母细胞瘤,以确定N-MYC与WDR5在染色质上共定位的程度,同时

【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=GSE222157

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 29 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE222157

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

总体而言,MYC癌蛋白转录因子家族在超过半数的恶性肿瘤中存在过表达或失调。MYC蛋白获取染色质的能力是其促进癌症中致癌基因表达程序的基础,而这一功能依赖于MYC与辅因子的相互作用。其中一个辅因子是染色质调节因子WDR5,在伯基特淋巴瘤模型中,WDR5促进c-MYC蛋白被招募至与蛋白质合成相关的特定靶基因的染色质上,从而允许肿瘤进展和维持。然而,除伯基特淋巴瘤之外,这些观察结果是否适用于其他癌症或MYC家族成员,以及WDR5是否可被视为“通用”的MYC招募因子,目前尚不清楚。在此,我们聚焦于N-MYC扩增的神经母细胞瘤,以确定N-MYC与WDR5在染色质上共定位的程度,同时证明与c-MYC一样,WDR5能够促进N-MYC被招募至已知的保守WDR5结合基因。基于此分析,我们得出结论:N-MYC与WDR5在不同细胞系中一致地共定位于与蛋白质合成基因相关的预测招募位点。

令人惊讶的是,我们还发现了与DNA修复和细胞周期过程相关的N-MYC-WDR5共结合基因。对所有共结合基因上N-MYC和WDR5染色质结合特性的剖析显示,易化招募位点与大多数N-MYC-WDR5共结合位点在本质上有所不同。我们的数据表明,WDR5在一小群先前已鉴定的基因中作为通用的MYC招募因子发挥作用,并突显了可能由N-MYC和WDR5共同调控以维持神经母细胞瘤状态的新生物学功能。

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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