套细胞淋巴瘤对照与TP53敲低细胞系中核输出抑制剂对基因表达的影响

该数据集来自NCBI GEO,包含套细胞淋巴瘤TP53野生型细胞系JVM2的对照与TP53敲低形式,分别经KPT-185(XPO1选择性核输出抑制剂)处理或未处理后的基因表达谱数据,文件数量为1

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE70479: Effects on gene expression of nuclear export inhibitor in control and TP53-knockdown cell line of mantle cell lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

套细胞淋巴瘤对照与TP53敲低细胞系中核输出抑制剂对基因表达的影响

Effects on gene expression of nuclear export inhibitor in control and TP53-knockdown cell line of mantle cell lymphoma

该数据集来自NCBI GEO,包含套细胞淋巴瘤TP53野生型细胞系JVM2的对照与TP53敲低形式,分别经KPT-185(XPO1选择性核输出抑制剂)处理或未处理后的基因表达谱数据,文件数量为1。数据可用于分析核输出抑制剂对基因表达的影响、比较TP53依赖与非依赖的转录变化,并支持细胞周期、增殖相关基因下调及核糖体生物合成抑制等方向的挖掘(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):代表套细胞淋巴瘤(MCL)的TP53野生型细胞系JVM2被转导以创建对照或TP53敲低(KD)形式。随后将这些细胞保持未处理或用KPT-185(一种由XPO1介导的选择性核输出抑制剂(SINE))处理,用于基因表达谱分析(GEP)。与KPT-185对两种形式具有同等毒性的观察一致,尽管已知TP53是XPO1的货物蛋白之一,KPT-185处理导致的大部分基因表达变化在两种形式中相似。GEP显示参与增殖的基因下调,这与细胞周期分析结果一致并得到Western blot结果支持。定量蛋白质组学揭示核糖体生物合成的抑制是KPT-185的一项主要TP53非依赖性效应。

【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:Expression profiling by array、GPL10558、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=GSE70479

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 30 201,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

TP53野生型细胞系JVM2代表套细胞淋巴瘤(MCL),经转导后创建了对照组或TP53敲低(KD)形式。随后,这些细胞要么未经处理,要么用KPT-185处理,KPT-185是XPO1的选择性核输出抑制剂(SINE),用于基因表达谱分析(GEP)。与KPT-185对两种形式具有同等毒性的观察结果一致,KPT-185处理引起的大部分基因表达变化在两种形式中相似,尽管已知TP53是XPO1的货物蛋白之一。GEP显示参与增殖的基因下调,这与细胞周期分析的结果一致,并得到Western blot结果的支持。定量蛋白质组学揭示核糖体生物发生的抑制是KPT-185的主要不依赖TP53的效应。

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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