EBV潜伏膜蛋白1对microRNA簇miR-183-96-182表达的调控

该数据集来自NCBI,标题为EBV潜伏膜蛋白1对microRNA簇miR-183-96-182表达的调控,属于肿瘤/淋巴瘤分类

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基因组GPL109999606
GSE65752: Modulation of the microRNA cluster miR-183-96-182 expression by the Epstein-Barr virus latent membrane protein 1

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

EBV潜伏膜蛋白1对microRNA簇miR-183-96-182表达的调控

Modulation of the microRNA cluster miR-183-96-182 expression by the Epstein-Barr virus latent membrane protein 1

该数据集来自NCBI,标题为EBV潜伏膜蛋白1对microRNA簇miR-183-96-182表达的调控,属于肿瘤/淋巴瘤分类。源站描述指出EBV是参与Burkitt淋巴瘤等淋巴增殖性疾病发病的致癌疱疹病毒,潜伏感染时表达25种病毒pre-miRNA并调控特定细胞miRNA。研究建立了三株BL细胞系的小RNA表达谱,采用大规模测序结合northern blot和实时RT-PCR分析。数据包含1个文件GSE65752_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及Non-coding RNA profiling by high throughput sequencing、GPL10999和9606,可用于研究EBV相关淋巴瘤中。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Epstein-Barr病毒(EBV)是一种致癌人类疱疹病毒,参与Burkitt淋巴瘤(BL)及其他多种淋巴增殖性疾病的发病。在BL中,EBV蛋白表达仅限于EBNA-1,但也可检测到小非编码RNA如EBERs和micro(mi)RNA。miRNA在增殖、分化和细胞死亡等关键过程中发挥主要作用。最近已明确,miRNA表达谱的改变参与多种恶性肿瘤的发病。在潜伏感染期间,EBV表达25种病毒pre-miRNA并调控特定细胞miRNA(如miR-155和miR-146)的表达,这些miRNA可能在肿瘤发生中起作用。在此,我们建立了三株BL细胞系的小RNA表达谱。使用大规模测序结合northern blot和实时RT-PCR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:GPL10999、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=GSE65752

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

EB病毒(EBV)是一种致癌性人类疱疹病毒,参与伯基特淋巴瘤(BL)及其他多种淋巴增殖性疾病的发病机制。在BL中,EBV蛋白表达仅限于EBNA-1,但也可检测到小非编码RNA,如EBERs和微小(mi)RNA。miRNA在增殖、分化和细胞死亡等关键过程中发挥重要作用。近期研究已明确,miRNA表达谱的改变参与多种恶性肿瘤的发病机制。在潜伏感染期间,EBV表达25种病毒前体miRNA,并调节特定细胞miRNA(如miR-155和miR-146)的表达,这些miRNA可能在肿瘤发生中发挥作用。本研究建立了三种BL细胞系的小RNA表达谱。通过大规模测序结合Northern印迹和实时RT-PCR分析验证,我们证明了某些细胞和病毒miRNA的差异表达。miR-183-96-182簇和EBV miR-BART簇的高水平表达与EBV I型潜伏感染显著相关。

该表达未受病毒再激活的影响,因为TGF-β1刺激并未显著改变miRNA谱。然而,潜伏膜蛋白(LMP)-1的表达触发了miR-183-96-182簇表达的下调。我们进一步表明,这一效应涉及AKT信号通路。

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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