特定HDAC3抑制剂联合5-Azacitidine增强对弥漫性大B细胞淋巴瘤疗效的MAC-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为特定HDAC3抑制剂联合5-Azacitidine增强对弥漫性大B细胞淋巴瘤疗效的MAC-seq研究

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基因组预测GPL185739606
GSE303134: Enhanced efficacy of a specific HDAC3 inhibitor in combination with 5-Azacitidine against diffuse large B-cell lymphoma [MAC-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

特定HDAC3抑制剂联合5-Azacitidine增强对弥漫性大B细胞淋巴瘤疗效的MAC-seq数据集

Enhanced efficacy of a specific HDAC3 inhibitor in combination with 5-Azacitidine against diffuse large B-cell lymphoma [MAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为特定HDAC3抑制剂联合5-Azacitidine增强对弥漫性大B细胞淋巴瘤疗效的MAC-seq研究。数据包含1个文件,为高通量测序表达谱数据,涉及人类样本(GPL18573平台)。源站描述指出弥漫性大B细胞淋巴瘤存在表观遗传异常,BCL6靶基因被异常抑制,与DNA甲基化增加和H3K27ac乙酰化丢失相关,研究旨在评估低甲基化药物与HDAC3抑制剂联合应用的疗效。该数据可用于探索联合用药对淋巴瘤表达谱的影响及表观遗传调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是一种起源于生发中心(GC)B细胞的侵袭性淋巴瘤,这些B细胞分化为浆细胞(PC)以产生高亲和力抗体。40%的DLBCL患者对常规免疫化疗复发或难治,通常导致致命后果。DLBCL的特征是表观基因组发生深刻改变,这与生存率低相关。DLBCL肿瘤的异常表观遗传景观与GC退出和分化程序的阻断有关,这些程序受转录因子BCL6调控。BCL6靶基因的这种异常抑制由以下因素介导:1)DNA甲基化增加;2)通过招募组蛋白去乙酰化酶3(HDAC3)导致组蛋白H3赖氨酸27乙酰化(H3K27ac)丢失。因此,我们研究了低甲基化药物(H

【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=GSE303134

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 22 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是一种侵袭性淋巴瘤,起源于生发中心(GC)B细胞,这些细胞分化为浆细胞(PC)以产生高亲和力抗体。40%的DLBCL患者对常规免疫化疗治疗复发或难治,通常导致致命后果。DLBCL的特征是表观基因组发生深刻改变,这与不良生存率相关。DLBCL肿瘤的异常表观遗传景观与GC退出和分化程序的阻断有关,这些程序受转录因子BCL6调控。BCL6靶基因的这种异常抑制由以下介导:1)DNA甲基化增加;2)通过招募组蛋白去乙酰化酶3(HDAC3)导致组蛋白3赖氨酸27(H3K27ac)乙酰化丢失。因此,我们研究了低甲基化剂(HMA)5-阿扎胞苷(5-Aza)和特异性HDAC3抑制剂(HDAC3i)对DLBCL的疗效。

我们发现,5-Aza联合HDAC3i在体外和体内均具有强效的协同抗肿瘤活性,优于各单药或5-Aza与非特异性HDACi联合使用的效果,且重要的是,对正常细胞无毒性。我们还证明,5-Aza与HDAC3i联合治疗可诱导DLBCL细胞的表观遗传重塑,从而使PC分化基因(包括XBP1和ATF4)较各单药更有效地重新表达。我们的结果强调了特异性靶向表观基因组多个层面以最大化表观遗传疗法疗效的重要性。

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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