小鼠生发中心B细胞Crebbp R1446H敲入与敲除转录组图谱

该数据集来自NCBI GEO,对生发中心(GC)特异性条件性Crebbp R1446H敲入与Crebbp敲除小鼠的生发中心B细胞进行转录组表达谱分析,采用高通量测序

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基因组分类GPL2424710090
GSE292384: Transcriptional profiling of murine germinal center (GC) B cells from GC-specific conditional Crebbp R14467H knock-in and Crebbp-knock-out mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

小鼠生发中心B细胞Crebbp R1446H敲入与敲除转录组图谱

Transcriptional profiling of murine germinal center (GC) B cells from GC-specific conditional Crebbp R14467H knock-in and Crebbp-knock-out mice

该数据集来自NCBI GEO,对生发中心(GC)特异性条件性Crebbp R1446H敲入与Crebbp敲除小鼠的生发中心B细胞进行转录组表达谱分析,采用高通量测序。数据覆盖携带KAT结构域错义突变与完全蛋白缺失的GC B细胞,可用于比较两类CREBBP突变在滤泡性淋巴瘤和弥漫性大B细胞淋巴瘤相关生发中心反应中的转录差异,为研究突变功能等价性提供表达层面依据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CREBBP基因的截短突变和错义突变在滤泡性淋巴瘤(FL)和弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)——最常见的淋巴系统恶性肿瘤——中高度流行。这些突变在肿瘤演化早期获得,导致乙酰转移酶(KAT)结构域完全蛋白丢失或单个氨基酸替换。其结果是,CREBBP乙酰化增强子组蛋白以及参与生发中心(GC)反应(这些肿瘤起源的结构)的非组蛋白蛋白的能力受损。然而,KAT结构域的截短突变和错义突变在功能上是否等价仍未被探索。利用针对高频Crebbp-R1446H氨基酸改变(CrebbpRH)的条件性GC特异性敲入小鼠模型,我们在此表明,与完全Crebbp缺失相比,错义突变体施加了不同的定量

【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:GPL24247、10090。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=GSE292384

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 25 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

CREBBP基因的截短突变和错义突变在滤泡性淋巴瘤(FL)和弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)这两种最常见的淋巴系统恶性肿瘤中高度流行。这些突变在肿瘤演化早期获得,导致乙酰转移酶(KAT)结构域中蛋白质完全缺失或单个氨基酸替换。因此,CREBBP乙酰化增强子组蛋白以及与生发中心(GC)反应相关的非组蛋白的能力受损,而GC正是这些肿瘤起源的结构。然而,KAT结构域的截短突变和错义突变在功能上是否等效仍未得到探索。利用针对高频Crebbp-R1446H氨基酸改变(CrebbpRH)的条件性GC特异性敲入小鼠模型,我们在此表明,与Crebbp完全缺失相比,错义突变体对GC反应施加了不同的定量和定性影响。CrebbpRH突变控制独特的转录程序,导致GC的癌前扩增,伴有结构异常、Tfh细胞百分比增加以及免疫反应偏向记忆B细胞分化。

CrebbpRH的表达本身足以在体内启动恶性转化,而Crebbp缺失则不具备这一能力,这表明前者具有更强的促肿瘤活性。我们的发现,连同错义突变和无义突变在FL和DLBCL中的差异性分布,对于淋巴瘤发生机制及其治疗靶向具有重要意义。

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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