PRMT5抑制使B细胞非霍奇金淋巴瘤细胞对内在与外在凋亡敏感

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE311739_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,主题为肿瘤/淋巴瘤

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时间序列分类GPL280389606
GSE311739: Inhibition of PRMT5 sensitizes B-cell non-Hodgkin lymphoma cells to both intrinsic and extrinsic apoptotic cell death

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PRMT5抑制使B细胞非霍奇金淋巴瘤细胞对内在与外在凋亡敏感

Inhibition of PRMT5 sensitizes B-cell non-Hodgkin lymphoma cells to both intrinsic and extrinsic apoptotic cell death

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE311739_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,主题为肿瘤/淋巴瘤。源站描述指出,PRMT5在多种侵袭性B细胞恶性肿瘤中过表达并促进癌细胞生长,选择性小分子抑制剂JNJ-64619178虽在血液恶性肿瘤中显示临床前活性,但单药临床活性有限;研究通过动态BH3 profiling发现该抑制剂可增加线粒体凋亡启动和BCL-2依赖性,尤其在DLBCL和MCL细胞系中。数据可用于研究PRMT5抑制与凋亡信号相关的表达谱特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):蛋白质精氨酸甲基转移酶5(PRMT5)是一种II型精氨酸甲基转移酶,在多种侵袭性B细胞恶性肿瘤中过表达并促进癌细胞生长。JNJ-64619178是一种靶向PRMT5的选择性小分子抑制剂,此前已在多种血液恶性肿瘤中显示出有前景的临床前活性;然而,尽管靶点结合强,JNJ-64619178单药的临床活性有限。因此,我们试图为JNJ-64619178确定合理的联合伙伴,以在B细胞恶性肿瘤中实现更好的活性。使用动态BH3 profiling——一种评估药物应答中促凋亡信号净增加的功能性检测——我们发现JNJ-64619178增加了线粒体凋亡启动和BCL-2依赖性,尤其是在弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和套细胞淋巴瘤细胞系(MCL)中。在其他B-c

【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:GPL28038、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=GSE311739

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

蛋白质精氨酸甲基转移酶5(PRMT5)是一种II型精氨酸甲基转移酶,在多种侵袭性B细胞恶性肿瘤中过表达,并促进癌细胞生长。JNJ-64619178是一种靶向PRMT5的选择性小分子抑制剂,此前已在多种血液系统恶性肿瘤中显示出有前景的临床前活性;然而,尽管靶点结合充分,JNJ-64619178单药治疗的临床活性仍然有限。因此,我们试图为JNJ-64619178寻找合理的联合用药伙伴,以在B细胞恶性肿瘤中实现更好的活性。利用动态BH3谱分析——一种评估药物应答中促凋亡信号净增加的功能性检测方法——我们发现JNJ-64619178增加了线粒体凋亡启动及对BCL-2的依赖性,尤其在弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和套细胞淋巴瘤细胞系(MCL)中更为明显。在其他主要以MCL-1依赖、较少依赖BCL-2的B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)细胞系中,JNJ-64619178增加了线粒体凋亡启动,但并未将抗凋亡依赖性从MCL-1转向BCL-2。

在基线时至少表现出部分BCL-2依赖性的DLBCL和MCL细胞系中,共同靶向PRMT5和BCL-2可协同诱导细胞凋亡,而在BCL-2依赖性较低的B细胞非霍奇金淋巴瘤细胞系中则无此效应。有趣的是,我们发现JNJ-64619178上调了B细胞非霍奇金淋巴瘤细胞膜上DR4和DR5的表达,从而使其对重组TRAIL诱导的外源性凋亡细胞死亡敏感。这些发现凸显了PRMT5在调控内源性和外源性凋亡中的作用,并提示可探索与PRMT5抑制剂的潜在联合方案,以期在B细胞非霍奇金淋巴瘤中实现临床应用。

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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