GSE313235:连接赖氨酸乙酰转移酶与癌基因导向细胞死亡的双价分子胶 [CUT&RUN]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE313235,属于肿瘤/淋巴瘤分类,采用 CUT&RUN 技术进行基因组结合/占据谱分析

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GSE313235: A Bivalent Molecular Glue Linking Lysine Acetyltransferases to Oncogene-directed Cell Death [CUT&RUN]

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE313235:连接赖氨酸乙酰转移酶与癌基因导向细胞死亡的双价分子胶 [CUT&RUN]

A Bivalent Molecular Glue Linking Lysine Acetyltransferases to Oncogene-directed Cell Death [CUT&RUN]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE313235,属于肿瘤/淋巴瘤分类,采用 CUT&RUN 技术进行基因组结合/占据谱分析。数据包含 1 个文件(GSE313235_series_matrix.txt.gz),物种为人类(9606),平台为 GPL24676。源站描述涉及 KAT-TCIPs 双价分子将 p300/CBP 的乙酰转移酶活性重定向至 BCL6 抑制的凋亡信号,先导分子在约 0.8 nM 杀死淋巴瘤细胞。该数据可用于研究染色质乙酰化重分布及 PUMA 激活等表观遗传机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):赖氨酸乙酰转移酶(KATs)如 p300 和 CBP 通过支架转录机器以及乙酰化染色质和转录因子(TFs)来调控健康和恶性细胞中的基因网络。在包括弥漫性大 B 细胞淋巴瘤在内的某些癌症中,它们有助于肿瘤抑制,并在失调时成为治疗脆弱点。KATs 的抑制剂和降解剂因靶向这些必需蛋白可能带来的毒性而受限。我们引入 KAT-TCIPs(赖氨酸乙酰转移酶转录/表观遗传化学邻近诱导剂),这是一种双价分子,可将 p300 和 CBP 的 KAT 及共激活活性重定向至由致癌 TF BCL6 抑制的程序性细胞死亡信号。先导 KAT-TCIP 分子通过重新分布染色质乙酰化、激活促凋亡蛋白 PUMA,并以约 0.8 nM 杀死淋巴瘤细胞,并重新

【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:GPL24676、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=GSE313235

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 21 202,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

赖氨酸乙酰转移酶(KATs),如p300和CBP,通过支架转录机器以及乙酰化染色质和转录因子(TFs),在健康和恶性细胞中调控基因网络。在包括弥漫性大B细胞淋巴瘤在内的某些癌症中,它们有助于肿瘤抑制,并在失调时成为治疗脆弱点。KATs的抑制剂和降解剂因靶向这些必需蛋白可能带来的毒性而受到限制。我们引入了KAT-TCIPs(赖氨酸乙酰转移酶转录/表观遗传化学邻近诱导剂),这是一种双价分子,能将p300和CBP的KAT及共激活活性重定向至受致癌转录因子BCL6抑制的程序性细胞死亡信号。先导KAT-TCIP分子通过重新分布染色质乙酰化、激活促凋亡蛋白PUMA并抑制c-MYC,以约0.8 nM的浓度杀死淋巴瘤细胞。对包含p300和BCL6的三元共晶结构的分析揭示了驱动KAT-TCIPs效力和特异性的偶然相互作用,并为靶向KAT的邻近诱导疗法开创了先例。

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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