HDAC抑制剂诱导EBV裂解异质性的单细胞图谱:B淋巴母细胞中的流产与难治状态
研究聚焦EBV阳性B淋巴母细胞在pan-HDAC抑制剂panobinostat和I类HDAC抑制剂nanatinostat处理下的生长、存活与裂解再激活,涉及P3HR1-ZHT BL、Jijoye BL、IBL-1免疫母细胞淋巴瘤及新生感染来源的LCL四株细胞系,并利用单细胞方法评估早期EBV裂解基

基本信息
资源简介
HDAC抑制剂诱导EBV裂解异质性的单细胞图谱:B淋巴母细胞中的流产与难治状态
Single-Cell Profiling of HDAC Inhibitor-Induced EBV Lytic Heterogeneity Defines Abortive and Refractory States in B Lymphoblasts
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE319577,包含1个文件GSE319577_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱分析(GPL24676,人9606)。研究聚焦EBV阳性B淋巴母细胞在pan-HDAC抑制剂panobinostat和I类HDAC抑制剂nanatinostat处理下的生长、存活与裂解再激活,涉及P3HR1-ZHT BL、Jijoye BL、IBL-1免疫母细胞淋巴瘤及新生感染来源的LCL四株细胞系,并利用单细胞方法评估早期EBV裂解基因表达。数据可用于刻画HDAC抑制剂诱导的EBV裂解异质性,区分流产与难治状态,为EBV相关淋巴瘤的裂解再激活治疗机制研究提供表达谱资源(来源 NCBI。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 13 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Epstein-Barr病毒(EBV)与多种恶性肿瘤相关,包括Burkitt淋巴瘤(BL)、霍奇金淋巴瘤、鼻咽癌(NPC)和胃癌。典型情况下,EBV阳性肿瘤表现出难以进行药理学靶向的潜伏基因表达程序。为克服这一障碍,已开发出基于HDAC抑制的裂解再激活疗法,但机制研究有限。因此,我们表征了pan-HDAC抑制剂panobinostat和I类HDAC抑制剂nanatinostat对四种EBV阳性细胞系生长、存活和裂解再激活的影响:P3HR1-ZHT BL、Jijoye BL、IBL-1免疫母细胞淋巴瘤以及新生感染来源的淋巴母细胞样细胞系(LCL)。所有细胞系均敏感,使我们能够定义敏感性范围,在此范围内使用单细胞方法评估早期EBV裂解基因表达,
【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=GSE319577
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 20 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
Epstein-Barr病毒(EBV)与多种恶性肿瘤相关,包括Burkitt淋巴瘤(BL)、霍奇金淋巴瘤、鼻咽癌(NPC)和胃癌。典型情况下,EBV阳性肿瘤表现出难以通过药理学手段靶向的潜伏基因表达程序。为克服这一障碍,基于HDAC抑制的裂解性再激活疗法已被开发,但机制研究有限。因此,我们表征了泛HDAC抑制剂panobinostat和I类HDAC抑制剂nanatinostat对四种EBV阳性细胞系生长、存活和裂解性再激活的影响:P3HR1-ZHT BL、Jijoye BL、IBL-1免疫母细胞淋巴瘤以及从头感染衍生的淋巴母细胞样细胞系(LCL)。所有细胞系均敏感,使我们能够确定敏感性范围,在此范围内使用单细胞方法评估早期EBV裂解基因表达、细胞周期状态和凋亡。我们观察到,每种EBV阳性恶性肿瘤模型对相同HDAC抑制剂的反应各具独特性,且裂解性再激活仅在细胞群体中的小部分细胞中成功实现。
为阐明宿主因素在阻止成功裂解性再激活中的潜在作用,我们对经HDAC抑制剂panobinostat处理的P3HR1-ZHT BL细胞系进行了单细胞RNA测序。我们观察到,流产性裂解细胞(即未能成功完成裂解周期的细胞)中NF-kB活性下游基因上调。此外,参与免疫信号的基因,包括CD137/CD137L信号轴,在流产性裂解细胞中上调。这些数据对我们如何开展EBV相关恶性肿瘤的溶瘤治疗具有重要意义。
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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