HPV基因组在转录调控枢纽的复发性整合数据集

该数据集来自NCBI GEO,聚焦致癌性人乳头瘤病毒(HPV)基因组在HPV相关癌症宿主染色体中的整合。数据涵盖宫颈癌(CESC)与头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中高度整理的HPV整合位点,记录了每个插入位点的断点数量、病毒转录活性及宿主基因组拷贝数

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE183048: Recurrent Integration of Human Papillomavirus Genomes at Transcriptional Regulatory Hubs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

HPV基因组在转录调控枢纽的复发性整合数据集

Recurrent Integration of Human Papillomavirus Genomes at Transcriptional Regulatory Hubs

该数据集来自NCBI GEO,聚焦致癌性人乳头瘤病毒(HPV)基因组在HPV相关癌症宿主染色体中的整合。数据涵盖宫颈癌(CESC)与头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中高度整理的HPV整合位点,记录了每个插入位点的断点数量、病毒转录活性及宿主基因组拷贝数。可用于研究HPV整合模式、串联重复形成、转录增强子共扩增及超级增强子样元件驱动病毒癌基因高表达等机制,支持肿瘤基因组与病毒整合相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):致癌性人乳头瘤病毒(HPV)基因组在HPV相关癌症中常整合到宿主染色体中。HPV基因组或以单拷贝形式整合,或以病毒DNA串联重复形式整合,并伴有或不伴有宿主DNA穿插其中。整合常发生在易形成串联重复的常见脆性位点,而侧翼或穿插的宿主DNA常含有转录增强子元件。当与病毒基因组共扩增时,这些增强子可形成类似超级增强子的元件,驱动病毒癌基因高表达。在此,我们汇编了宫颈(CESC)和头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中高度整理的HPV整合位点数据集,并评估了每个插入位点的断点数量、病毒转录活性及宿主基因组拷贝数。肿瘤常含有多个不同的HPV整合位点

【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:GPL20301、9606。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=GSE183048

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 202,引用时请注意版本时效。

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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

在HPV相关癌症中,致癌性人乳头瘤病毒(HPV)基因组常整合入宿主染色体。HPV基因组或以单拷贝形式整合,或以病毒DNA串联重复序列形式存在,其间或有或无宿主DNA穿插。整合频繁发生于易形成串联重复序列的常见脆性位点,而侧翼或穿插的宿主DNA常含有转录增强子元件。当这些增强子与病毒基因组共扩增时,可形成类似超级增强子的元件,驱动病毒癌基因高表达。本文中,我们汇编了宫颈癌(CESC)和头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中高度精选的HPV整合位点数据集,并评估了每个插入位点的断点数量、病毒转录活性及宿主基因组拷贝数。肿瘤常包含多个不同的HPV整合位点,但通常仅有一个表达病毒RNA的“驱动”位点。鉴于常见脆性位点和活跃增强子元件具有细胞类型特异性,我们分别利用FANCD2和Brd4/H3K27ac染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)在宫颈细胞系中定位了这些区域。

大型增强子簇,即超级增强子,也通过Brd4/H3K27ac ChIP-seq数据集得以定义。HPV整合断点在FANCD2相关的脆弱位点和富含增强子的区域均呈现富集,并且在CESC样本中常伴有邻近的局部DNA扩增。我们识别了反复出现的整合“热点”,这些区域富含超级增强子,其中一些充当细胞身份基因的调控中心。我们提出,在持续感染期间,染色体外的HPV微型染色体与这些转录中心相关联,偶然的整合可能促进病毒癌基因表达和癌变过程。

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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