DMSO或MAK683处理癌细胞的H3K27me3与H3K4me3 ChIP-seq

数据可用于研究PRC2抑制剂MAK683处理后组蛋白修饰H3K27me3和H3K4me3在基因组上的结合与占据变化,进而探索PRC2抑制导致肿瘤消退的分子事件,尤其与淋巴瘤抗癌 efficacy 及BMP-ACVR1信号通路相关(来源 NCBI)

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时间序列分类GPL246769606
GSE232613: H3K27me3 and H3K4me3 ChIP-seq on DMSO or MAK683 treated cancer cell

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

DMSO或MAK683处理癌细胞的H3K27me3与H3K4me3 ChIP-seq

H3K27me3 and H3K4me3 ChIP-seq on DMSO or MAK683 treated cancer cell

该数据集为GSE232613,包含DMSO或MAK683处理的癌细胞中H3K27me3与H3K4me3的ChIP-seq数据,共1个文件(GSE232613_series_matrix.txt.gz),来源于NCBI GEO,物种为人(9606),平台为GPL24676。数据可用于研究PRC2抑制剂MAK683处理后组蛋白修饰H3K27me3和H3K4me3在基因组上的结合与占据变化,进而探索PRC2抑制导致肿瘤消退的分子事件,尤其与淋巴瘤抗癌 efficacy 及BMP-ACVR1信号通路相关(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):甲基转移酶Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2)由EZH2、SUZ12和EED亚基组成,通过组蛋白H3赖氨酸27残基三甲基化(H3K27me3)与转录抑制相关。PRC2是一个经过验证的药物靶点,因为在患者样本中发现的EZH2功能获得性突变驱动肿瘤发生。PRC2抑制剂已被发现并在临床中显示出抗癌疗效。然而,它们的药理学机制尚不清楚。MAK683是一种处于临床开发中的强效EED抑制剂。我们研究的总体目标是理解PRC2抑制后导致肿瘤消退的分子事件。我们的研究揭示BMP-ACVR1信号通路是PRC2抑制剂抗淋巴瘤疗效的关键组成部分。

【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:GPL24676、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=GSE232613

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 05 202,引用时请注意版本时效。

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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

甲基转移酶多梳抑制复合物2(PRC2)由EZH2、SUZ12和EED亚基组成,通过催化组蛋白H3第27位赖氨酸残基三甲基化(H3K27me3)而与转录抑制相关。PRC2是一个经过验证的药物靶点,因为在患者样本中发现的EZH2功能获得性突变可驱动肿瘤发生。PRC2抑制剂已被发现并在临床上证明了抗癌疗效。然而,其药理学机制尚不清楚。MAK683是一种处于临床开发阶段的高效EED抑制剂。我们研究的总体目标是理解PRC2抑制后导致肿瘤消退的分子事件。我们的研究揭示了BMP-ACVR1信号通路是PRC2抑制剂抗淋巴瘤疗效的关键组成部分。

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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