SRSF2 P95H突变Hoxb8永生化GM-CSF细胞系转录组分析[RNA-seq]
数据覆盖小鼠(10090)表达谱,平台为GPL21273。源站描述提及通过数据挖掘与功能筛选探索剪接体突变的合成致死相互作用,并分析人及小鼠SRSF2P95H突变样本中的错误剪接事件,发现DNA修复和细胞周期通路富集
![GSE165504: Transcriptome analysis of Hoxb8 imortalised GM-CSF cell lines with SRSF2 P95H mutation [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/175540.jpg)
基本信息
资源简介
SRSF2 P95H突变Hoxb8永生化GM-CSF细胞系转录组分析[RNA-seq]
Transcriptome analysis of Hoxb8 imortalised GM-CSF cell lines with SRSF2 P95H mutation [RNA-seq]
该数据集为GSE165504,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE165504_series_matrix.txt.gz),针对携带SRSF2 P95H突变的Hoxb8永生化GM-CSF细胞系进行转录组分析(RNA-seq)。数据覆盖小鼠(10090)表达谱,平台为GPL21273。源站描述提及通过数据挖掘与功能筛选探索剪接体突变的合成致死相互作用,并分析人及小鼠SRSF2P95H突变样本中的错误剪接事件,发现DNA修复和细胞周期通路富集。该数据可用于研究SRSF2突变相关的剪接异常及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):当前针对RNA剪接突变型髓系癌症的策略提出通过治疗性靶向剪接装置来破坏正常剪接活性。这种方法仅具有适度的增敏作用,并且对非突变携带的野生型细胞也有毒性。为了探索与剪接体突变可能可利用的遗传相互作用,我们结合数据挖掘和功能筛选来寻找与Srsf2P95H/+突变的合成致死相互作用。首先对一系列人类和小鼠SRSF2P95H突变样本在多种髓系疾病(AML、MDS、CMML)中的错误剪接事件进行分析,以识别保守的错误剪接事件。通过该分析,我们发现DNA修复和细胞周期通路在保守的错误剪接转录本集中过度代表。同时,为了功能性地定义对生存和增殖必需的通路
【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:GPL21273、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=GSE165504
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 28 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
目前针对RNA剪接突变型髓系肿瘤的策略,主张通过治疗性靶向剪接装置来破坏正常剪接活性。这种方法仅具有适度的增敏作用,且对不携带突变的野生型细胞也具有毒性。为探索与剪接体突变之间可能可利用的遗传相互作用,我们结合数据挖掘与功能筛选,寻找与Srsf2P95H/+突变存在合成致死相互作用的目标。首先,我们对多种髓系疾病(AML、MDS、CMML)中一系列人源和鼠源SRSF2P95H突变样本的错剪接事件进行分析,以鉴定保守的错剪接事件。通过该分析,我们发现DNA修复和细胞周期通路在保守错剪接转录本集中显著富集。与此同时,为从功能上界定Srsf2P95H/+细胞存活与增殖所必需的通路,我们利用Hoxb8永生化R26-CreERki/+ Srsf2P95H/+与R26-CreERki/+ Srsf2+/+细胞系,进行了全基因组混合CRISPR功能缺失筛选。
我们在三个时间点评估了sgRNA代表性的丢失情况:Srsf2P95H/+激活后立即、以及Srsf2P95H/+突变后一周和两周。通路分析显示,DNA损伤应答和细胞周期通路是与Srsf2P95H/+突变相关的顶级合成致死通路之一。基于靶向Cdk6的向导RNA丢失情况,我们发现CDK6抑制剂Palbociclib在Srsf2P95H/+细胞系及原代非永生化lin-cKIT+Sca-1+细胞中,相较于野生型对照表现出优先敏感性。我们的数据强烈提示,细胞周期和DNA损伤应答通路对于Srsf2P95H/+细胞的存活是必需的,并且Palbociclib可能成为靶向SRSF2突变型髓系癌症的替代治疗选择。
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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