GSE93681:CRISPR/Cas9筛选揭示Epstein-Barr病毒合成致死靶点

源站描述指出,研究在Burkitt淋巴瘤和淋巴母细胞样细胞系中进行了全基因组CRISPR/Cas9平行筛选,以识别EBV潜伏感染状态下的宿主依赖因子,并发现了分别对BL和LCL生长存活关键的57个和87个基因

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基因组预测GPL185739606
GSE93681: CRISPR/Cas9 Screens Reveal Epstein-Barr virus Synthetic Lethal Targets

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE93681:CRISPR/Cas9筛选揭示Epstein-Barr病毒合成致死靶点

CRISPR/Cas9 Screens Reveal Epstein-Barr virus Synthetic Lethal Targets

该数据集来自NCBI GEO,标题为CRISPR/Cas9 Screens Reveal Epstein-Barr virus Synthetic Lethal Targets,属于肿瘤/淋巴瘤分类。数据包含1个文件,样例为GSE93681_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及Expression profiling by high throughput sequencing、GPL18573和9606。源站描述指出,研究在Burkitt淋巴瘤和淋巴母细胞样细胞系中进行了全基因组CRISPR/Cas9平行筛选,以识别EBV潜伏感染状态下的宿主依赖因子,并发现了分别对BL和LCL生长存活关键的57个和87个基因。该数。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 17 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Epstein-Barr病毒(EBV)引起地方性Burkitt淋巴瘤和免疫抑制相关淋巴瘤。这些B细胞恶性肿瘤通过不同的转化途径产生,并利用不同的病毒和宿主表达程序。为了识别由EBV潜伏感染状态引发的宿主依赖因子,我们在Burkitt淋巴瘤(BL)和淋巴母细胞样细胞系(LCL)中进行了平行的全基因组CRISPR/Cas9筛选。我们的结果突出了57个BL基因和87个LCL基因对其生长和存活具有选择性关键作用。LCL命中基因富集于EBV诱导基因,包括病毒超级增强子靶点和多种激酶。我们揭示了CD19/CD81在EBV膜蛋白驱动的PI3K/AKT激活中的关键作用,以及EBV逃避肿瘤抑制因子对其生长程序应答的机制。LMP1诱导的cFLIP对LCL防御TNFa介导的程序性细胞死亡至关重要,而EBV诱导

【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:GPL18573、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=GSE93681

【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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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE93681

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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

Epstein-Barr病毒(EBV)可引发地方性Burkitt淋巴瘤及免疫抑制相关淋巴瘤。这些B细胞恶性肿瘤通过不同的转化途径产生,并利用各异的病毒与宿主表达程序。为识别由EBV潜伏感染状态引发的宿主依赖性因素,我们在Burkitt淋巴瘤(BL)和淋巴母细胞样细胞系(LCL)中并行进行了全基因组CRISPR/Cas9筛选。研究结果突显了57个对BL细胞及87个对LCL细胞生长与存活具有选择性关键作用的基因。LCL中的关键基因富集于EBV诱导的基因,包括病毒超级增强子靶标和多种激酶。我们揭示了CD19/CD81在EBV膜蛋白驱动的PI3K/AKT激活中的关键作用,以及EBV如何规避其生长程序引发的肿瘤抑制反应的机制。LMP1诱导的cFLIP对于LCL抵御TNFα介导的程序性细胞死亡至关重要,而EBV诱导的BATF/IRF4则对LCL中BIM的抑制和MYC的诱导起关键作用。EBV超级增强子靶向的IRF2保护LCL免受BLIMP1反应的影响。综上所述,我们的研究结果确定了由宿主/病原体相互作用驱动的合成致死靶点,为治疗干预提供了潜在方向。

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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