FOXO1增强子启动作用维持淋巴瘤促生存BCR信号数据集

该数据集来自NCBI GEO,聚焦套细胞淋巴瘤(MCL)中FOXO1的增强子启动作用及其维持促生存BCR信号的机制。数据通过高通量测序分析FOXO1依赖的转录组变化,涉及FOXO1在G1期与SWI/SNF染色质重塑复合物协作激活谱系增强子及PAX5驱动的致癌基因调控网络

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时间序列预测GPL301739606
GSE303985: Enhancer priming role of FOXO1 sustains pro-survival BCR signaling in lymphoma

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

FOXO1增强子启动作用维持淋巴瘤促生存BCR信号数据集

Enhancer priming role of FOXO1 sustains pro-survival BCR signaling in lymphoma

该数据集来自NCBI GEO,聚焦套细胞淋巴瘤(MCL)中FOXO1的增强子启动作用及其维持促生存BCR信号的机制。数据通过高通量测序分析FOXO1依赖的转录组变化,涉及FOXO1在G1期与SWI/SNF染色质重塑复合物协作激活谱系增强子及PAX5驱动的致癌基因调控网络。可用于研究MCL中FOXO1的谱系特异性双价功能、细胞周期限制性降解效应及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):套细胞淋巴瘤(MCL)仍不可治愈,需要新的可操作靶点。叉头框O1(FOXO1)表现出谱系特异性的双价功能,作为致癌转录因子调控MCL谱系生存功能,这与其在其他癌症类型中的肿瘤抑制因子作用形成对比。通过降解剂TAG(dTAG)分子急性降解FOXO1-FKBP12F36V可有效诱导MCL细胞死亡。细胞周期限制性降解FOXO1揭示其在G1期的功能对MCL细胞存活至关重要。机制上,FOXO1在细胞分裂后早期G1期与SWI/SNF染色质重塑复合物协作,快速重新激活谱系增强子。这种相互作用促进转录因子PAX5驱动的致癌MCL谱系基因调控网络的结合与激活。对FOXO1依赖性转录组变化的多组学分析

【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:GPL30173、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=GSE303985

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 22 202,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

套细胞淋巴瘤(MCL)仍不可治愈,需要新的可操作靶点。叉头盒O1(FOXO1)表现出谱系特异性的双重功能,作为一种致癌转录因子调控MCL谱系生存功能,这与其在其他癌症类型中的肿瘤抑制因子作用形成对比。通过降解剂TAG(dTAG)分子急性降解FOXO1-FKBP12F36V可有效诱导MCL细胞死亡。细胞周期限制性降解FOXO1揭示其在G1期的功能对MCL细胞存活至关重要。机制上,FOXO1在细胞分裂后细胞周期的早期G1期通过与SWI/SNF染色质重塑因子协作迅速重新激活谱系增强子。这种相互作用促进转录因子PAX5驱动的致癌性MCL谱系基因调控网络的结合与激活。对FOXO1依赖性转录组变化的多组学分析显示,BCR信号通路依赖于功能性FOXO1表达。BTK抑制剂联合加速G1特异性降解FOXO1所致的MCL细胞死亡。一致地,FOXO1和BTK抑制剂联合有效抑制原代MCL细胞和MCL异种移植瘤的进展。

我们的结果揭示了FOXO1驱动MCL谱系存活的分子网络,这为联合靶向FOXO1网络组分与布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂提供了依据,并解释了其谱系限制性致癌双价活性的机制。

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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