HEY1-NCOA2与RUNX2相互作用诱导间叶性软骨肉瘤[Array]

研究通过将HEY1-NCOA2导入小鼠胚胎软骨生成祖细胞并皮下移植至裸鼠,成功在68.9%受体中诱导皮下肿瘤,肿瘤呈现双相形态并表达Sox9;ChIP-seq分析显示HEY1-NCOA2结合峰中频繁包含RUNX DNA共识序列

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1118010090
GSE163291: HEY1-NCOA2 interacts with RUNX2 to induce mesenchymal chondrosarcoma [Array]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

HEY1-NCOA2与RUNX2相互作用诱导间叶性软骨肉瘤[Array]

HEY1-NCOA2 interacts with RUNX2 to induce mesenchymal chondrosarcoma [Array]

该数据集来自NCBI GEO,标题为HEY1-NCOA2 interacts with RUNX2 to induce mesenchymal chondrosarcoma [Array],包含1个表达谱芯片文件GSE163291_series_matrix.txt.gz。研究通过将HEY1-NCOA2导入小鼠胚胎软骨生成祖细胞并皮下移植至裸鼠,成功在68.9%受体中诱导皮下肿瘤,肿瘤呈现双相形态并表达Sox9;ChIP-seq分析显示HEY1-NCOA2结合峰中频繁包含RUNX DNA共识序列。数据可用于间叶性软骨肉瘤发病机制及HEY1-NCOA2/RUNX2调控网络研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):间叶性软骨肉瘤是一种高级别恶性肿瘤,特征为低分化小圆细胞与高分化软骨的双相生长。间叶性软骨肉瘤影响青少年和年轻成人,HEY1-NCOA2融合基因与大多数病例存在因果关联。在此,我们通过将HEY1-NCOA2导入小鼠胚胎软骨生成祖细胞,随后皮下移植到裸鼠中,构建了间叶性软骨肉瘤的小鼠模型。HEY1-NCOA2表达成功在68.9%的受体中诱导皮下肿瘤,显示双相形态和Sox9(软骨生成分化的主调控因子)表达,典型于人间叶性软骨肉瘤。染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)分析表明,HEY1-NCOA2结合峰中频繁包含RUNX DNA共识序列。Run

【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、GPL11180、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE163291

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

间叶性软骨肉瘤是一种高级别恶性肿瘤,其特征为低分化小圆细胞与高分化软骨的双相生长。间叶性软骨肉瘤影响青少年和年轻成人,HEY1-NCOA2融合基因与大多数病例存在因果关系。在此,我们通过将HEY1-NCOA2导入小鼠胚胎软骨生成祖细胞,随后皮下移植到裸鼠体内,构建了间叶性软骨肉瘤的小鼠模型。HEY1-NCOA2的表达成功在68.9%的受体中诱导了皮下肿瘤,显示出双相形态以及Sox9的表达,Sox9是软骨生成分化的主调控因子,为人类间叶性软骨肉瘤的典型特征。染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)分析表明,HEY1-NCOA2结合峰中频繁包含RUNX DNA共有序列。Runx2对软骨细胞谱系的分化和增殖具有重要作用,在小鼠间叶性软骨肉瘤中恒定表达,并且使用NCOA2 C端结构域观察到HEY1-NCOA2与Runx2之间的相互作用。

这种相互作用促进了对Runx2靶基因(如Adamts4和Mmp13)的抑制,从而抑制软骨细胞分化和肿瘤细胞生长,而使用HDAC抑制剂Panobinostat治疗可消除HEY1-NCOA2和Runx2的抑制活性,从而在体外和体内均抑制肿瘤生长。这些结果表明,HEY1-NCOA2的表达通过调节RUNX2调控的转录程序,诱导软骨源性祖细胞的恶性转化。我们使用微阵列来详细分析小鼠间充质软骨肉瘤中基因表达的全局程序。

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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