淋巴瘤及其他人类癌症中异染色质保真度是治疗脆弱性靶点 [ChIP-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为异染色质保真度在淋巴瘤及其他人类癌症中作为治疗脆弱性靶点的 ChIP-Seq 数据,属于肿瘤/淋巴瘤分类
![GSE285986: Heterochromatin fidelity is a therapeutic vulnerability in lymphoma and other human cancers [ChIP-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/153221.jpg)
基本信息
资源简介
淋巴瘤及其他人类癌症中异染色质保真度是治疗脆弱性靶点 [ChIP-Seq]
Heterochromatin fidelity is a therapeutic vulnerability in lymphoma and other human cancers [ChIP-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为异染色质保真度在淋巴瘤及其他人类癌症中作为治疗脆弱性靶点的 ChIP-Seq 数据,属于肿瘤/淋巴瘤分类。数据包含 1 个文件(GSE285986_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及基因组结合/占据谱分析、高通量测序、GPL11154 平台及人类(9606)。源站描述聚焦弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)的表观遗传脆弱性,涉及 KDM4A/KDM4C 抑制、KRAB 锌指 ZNF587 及 DNA 复制应激等机制。该数据可用于研究染色质结构调控、异染色质重塑及淋巴瘤表观遗传治疗靶点(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):参与染色质结构调控的基因在癌症中频繁发生功能破坏,导致转录组异常和表型可塑性。然而,靶向染色质修饰酶突变形式的疗法仅产生了有限的临床效用,凸显了靶向异常基因调控网络的表观基因组基础的困难。在此,我们试图鉴定弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)中新的表观遗传脆弱性。通过表型筛选和生化分析,我们证明抑制 H3K9 去甲基化酶 KDM4A 和 KDM4C 可通过拮抗与 B 细胞身份相关的转录网络并在表观遗传上重塑异染色质,产生强效的、亚型无关的细胞毒性。KDM4 去甲基化酶与 KRAB 锌指 ZNF587 相关联,其酶抑制导致 DNA 复制应激
【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:GPL11154、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=GSE285986
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 01 202,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
参与染色质结构调控的基因在癌症中频繁发生功能破坏,导致转录组异常和表型可塑性。然而,靶向染色质修饰酶突变形式的治疗药物在临床上的效用有限,凸显了靶向异常基因调控网络的表观基因组基础的难度。在本研究中,我们旨在识别弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中新的表观遗传脆弱性。通过表型筛选和生化分析,我们证明抑制H3K9去甲基化酶KDM4A和KDM4C可通过拮抗与B细胞身份相关的转录网络并在表观遗传上重塑异染色质,引发强效的、不受亚型限制的细胞毒性。KDM4去甲基化酶与KRAB锌指蛋白ZNF587相关联,其酶活性抑制导致DNA复制应激和DNA损伤诱导的cGAS-STING激活。对患者转录数据的广泛分析还揭示了KDM4家族在若干其他癌症类型中的失调。
为探索这一潜在治疗途径,我们使用H3K9me3核小体底物进行了高通量小分子筛选,并鉴定出新型KDM4去甲基化酶抑制剂。AI引导的蛋白质-配体结合预测表明,各种小分子命中物具有多样的作用模式。我们的发现强调了靶向基本转录和表观遗传机制在抗癌治疗中的相关性。
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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