精氨酸代谢支持从头嘧啶生物合成以阻断DNA损伤并维持EBV潜伏

该数据集来自NCBI GEO,包含Burkitt淋巴瘤与胃癌模型中精氨酸限制触发EBV再激活的表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组分类GPL155209606
GSE324976: Arginine Metabolism Supports De Novo Pyrimidine Biosynthesis to Block DNA Damage and Maintain Epstein-Barr Virus Latency

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

精氨酸代谢支持从头嘧啶生物合成以阻断DNA损伤并维持EBV潜伏

Arginine Metabolism Supports De Novo Pyrimidine Biosynthesis to Block DNA Damage and Maintain Epstein-Barr Virus Latency

该数据集来自NCBI GEO,包含Burkitt淋巴瘤与胃癌模型中精氨酸限制触发EBV再激活的表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析。数据可用于研究精氨酸代谢如何通过从头嘧啶生物合成维持EBV潜伏、阻断DNA损伤,以及筛选与EBV再激活相关的转录变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在大多数B细胞状态中,维持Epstein-Barr病毒(EBV)潜伏的机制尚不完全清楚,此时病毒癌基因表达但裂解抗原被抑制。在EBV发现后不久、甚至在其命名之前,早期先驱Werne和Gertrude Henle就发现,限制细胞外精氨酸可在Burkitt淋巴瘤肿瘤细胞中去抑制EBV裂解抗原。然而近60年来,精氨酸代谢如何支持EBV潜伏仍不清楚。为深入了解,我们在Burkitt细胞系中进行了氨基酸限制筛选。这证实精氨酸限制足以在Burkitt B细胞和胃癌模型中触发EBV再激活。精氨酸限制强烈损害从头嘧啶生物合成,而CRISPR或化学遗传学阻断嘧啶生物合成酶可诱导EBV立即早期

【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:GPL15520、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=GSE324976

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE324976

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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

在大多数B细胞状态中,维持EB病毒(EBV)潜伏期的机制尚未被完全理解,在这些状态下,病毒癌基因表达而裂解性抗原被抑制。在EBV被发现后不久、甚至在其被命名之前,早期先驱Werne和Gertrude Henle即发现,限制细胞外精氨酸可去抑制伯基特淋巴瘤肿瘤细胞内的EBV裂解性抗原。然而,近60年来,精氨酸代谢如何支持EBV潜伏期一直未知。为获得深入认识,我们在伯基特细胞系中进行了氨基酸限制筛选。这证实,精氨酸限制足以在伯基特B细胞和胃癌模型中触发EBV再激活。精氨酸限制强烈损害了从头嘧啶生物合成,而通过CRISPR或化学遗传学阻断嘧啶生物合成酶可诱导EBV即刻早期和早期裂解基因表达。然而,精氨酸限制阻断了EBV裂解性DNA复制,并因此也阻断了晚期基因表达,提示为顿挫性裂解周期。精氨酸限制触发了DNA损伤,而DNA损伤是精氨酸限制驱动EBV再激活的重要驱动因素。

精氨酸限制与DNA低甲基化协同增强了EBV再激活。综上所述,我们的结果突显了精氨酸和嘧啶代谢作为B细胞和上皮细胞背景下EBV裂解抗原诱导治疗的潜在靶点。

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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